第一、幾何圖形特點(diǎn)的人臉識別方式：幾何圖形特點(diǎn)能夠 是眼
、鼻
、嘴等的樣子和他們中間的幾何圖形關(guān)聯(lián)
。這種優(yōu)化算法鑒別更快
，相應(yīng)的運(yùn)行內(nèi)存小
，但準(zhǔn)確率較低
。
第二
、應(yīng)用場景特點(diǎn)臉的
人臉識別方式：特點(diǎn)臉方式是應(yīng)用場景KL轉(zhuǎn)換的人臉識別方式，KL轉(zhuǎn)換是圖像壓縮的這種最優(yōu)化正交變換
。高維的圖象室內(nèi)空間歷經(jīng)KL轉(zhuǎn)換后獲得1組新的正交基
，保存在其中關(guān)鍵的正交基，由這種基能夠 張成低維線性空間
。假若假定面部在這種低維線性空間的投射具備可分性
，就能夠 將這種投射作為鑒別的特點(diǎn)矢量素材，這就是說特點(diǎn)臉方式的基礎(chǔ)觀念
。這種方式相應(yīng)較多的訓(xùn)練樣本
，并且充分是應(yīng)用場景圖象灰度的統(tǒng)計(jì)分析特點(diǎn)的。現(xiàn)階段有某些改進(jìn)版的特點(diǎn)臉方式
。
第三
、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方式：神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的鍵入能夠 是減少像素的面部圖象、部分地區(qū)的自相關(guān)函數(shù)
、部分紋路的二階矩等
。這種方式一樣相應(yīng)較多的樣版開展訓(xùn)煉，而在很多運(yùn)用中，樣版總數(shù)是很有局限的
。
第四
、延展性圖配對的人臉識別方式：延展性圖配對法在二維動畫的室內(nèi)空間中界定了這種針對一般的面部形變具備相應(yīng)的不變的間距，并選用特性拓?fù)鋱D來表示面部
，拓?fù)鋱D的任意端點(diǎn)均包括一特征向量，用于紀(jì)錄面部在該端點(diǎn)部位周邊的信息內(nèi)容
。該方式融合了真彩色特點(diǎn)和幾何圖形要素
，在核對時能夠 容許圖象存有延展性變形，在擺脫小表情轉(zhuǎn)變對鑒別的危害層面接到了不錯的實(shí)際效果
，另外針對單獨(dú)人也已不需要好幾個樣版開展訓(xùn)練
。
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