人脸识别识别算法。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理
人脸识别价格
人脸识别识别算法。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到1佳的匹配效果。
人脸识别具有的优势。
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。1、公1安，司1法领域：公1安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
人脸识别走进生活，让我们的生活更加便捷、安全。
2014年之后，得益于深度学习算法、强大GPU算力支撑和大规模人脸数据库这三大引擎的推动，人脸识别技术取得了跨越式的进步。动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在范围内，无论你是在行走还是停立，系统都可以自动识别。深度学习算法的强大魅力在于人脸识别不需要再绞尽脑汁去自己定义“特征”，而只需要为深度学习算法准备好大量“食材”（照片），剩下的就交给深度学习算法自动完成。从此，人脸识别技术开始广泛应用于我们的生活中，比如视频侦1查、嫌疑人追逃、考勤系统等。
如同其他科学技术一样，人脸识别技术经过科学家们数十年的潜心钻研，终于厚积薄发，迎来了的发展，成为我们生活中不可或缺的一部分。未来，人脸识别技术还将以意想不到的方式继续影响我们的生活，让我们的生活更加便捷、安全。
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