基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。由于视频监控正在普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的
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基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。由于视频监控正在普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的身份识别技术，以求远距离确认人员身份，实现智能预警。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。通过人脸搜索可确认人员身份，目前已广泛用于人脸门禁、安防监控等场景。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
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。
困难 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
人脸识别技术在今年普及后，各行各业都开始应用此技术来改进本行业的业务流程。众所周知的金融刷脸支付，刷脸开门，刷脸考勤，刷脸过闸机，刷脸布控，刷脸领1养老金等等，可谓是五花八门，但核心确是方便了广大用户。
大家都能体会钥匙丢失，各种卡忘带，丢失所造成的各种麻烦事件，数不胜数。
但是一件极其普通的小事，可在当时确实要大费周章。譬如证明你是你等令人啼笑皆非的事。
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