特征识别--特征脸
MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内***负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与化的协相关 量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
渔夫脸识别法
贝尔胡米尔等提出的 Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
传统物理卡片转向基于生物特征识别
传统的入口和出口控制主要使用物理卡对身份进行识别，只要卡正确那么访客就能取得访问权限，潍坊人脸识别公司，当忘记带卡时，也是极不方便的，更有记录难查询、卡易丢失，盗刷等问题。
利用人脸识别将身份和访问控制集中在人类实体上，不仅为上述问题提供新的解决方案，潍坊人脸识别厂家，而且它具有独特的特点，难以，潍坊人脸识别技术，也为入口和出口控制提供有效保护。
人脸识别技术在这方面大有可为。 作为行业的主力军，潍坊人脸识别，企业的技术实力和创新能力决定了整个行业的发展趋势。在这个趋势下，任何小小的技术创新都可能带来行业的变化。
未来人脸识别的主要研究方向将围绕目前面临的一些问题，如人脸面部结构的相似性、人脸的姿态、年龄变化、复杂环境的光照变化、人脸的饰物遮挡等。
人脸识别的发展并非只受制于自身的技术，与整个产业息息相关。
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