基于幾何特征的方法

　　采用幾何特征進(jìn)行正面人臉識別一般是通過提取人眼、口、鼻等重要特征點的位置和眼睛等重要器官的幾何形狀作為分類特征，但Roder對幾何特征提取的精確性進(jìn)行了實驗性的研究，結(jié)果不容樂觀。

　　局部特征分析方法

　　局部性和拓?fù)湫詫δＪ椒治龊头指钍抢硐氲奶匦裕坪踹@更符合神經(jīng)信息處理的機制，因此尋找具有這種特性的表達(dá)十分重要。這種方法在實際應(yīng)用取得了很好的效果，它構(gòu)成了FaceIt人臉識別軟件的基礎(chǔ)。

　　特征臉方法

　　特征臉方法具有簡單有效的點，也稱為基于主成分分析的人臉識別方法。從統(tǒng)計的觀點，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協(xié)方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。這些特征向量稱為特征臉。

　　基于彈性模型方法

　　彈性圖匹配技術(shù)是一種基于幾何特征和對灰度分布信息進(jìn)行小波紋理分析相結(jié)合的識別算法，由于該算法較好的利用了人臉的結(jié)構(gòu)和灰度分布信息，而且還具有自動精確定位面部特征點的功能，因而具有良好的識別效果。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

　　Lee等將人臉的特點用六條規(guī)則描述，然后根據(jù)這六條規(guī)則進(jìn)行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識別上的應(yīng)用比起前述幾類方法來有一定的優(yōu)勢，它的適應(yīng)性更強，一般也比較容易實現(xiàn)。