人脸识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。受到人脸识别门禁系统保护的小区可以通过人脸识别辨识进入者的身份，通过识别才能进出小区。
标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。
弹匹配法
其基本思想是用一个属来描述人脸：属的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处 的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，人脸识别摆闸，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何 关系。对任意输入人脸图像，弹匹配通过一种优化搜索策略来***预先定义的若干面部关键特征点，人脸识别摆闸价格， 同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属。***后通过计算其与已知人脸属的相似度来完成识 别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模
自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点***（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取 分类器"两部分的算法研究。
在深度学习出现以前，人脸识别摆闸生产商，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP，人脸识别摆闸图片， Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA， LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。
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