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如何运行人脸识别？
早期脸部识别算法（今日仍然以改善和更自动化方式应用）借助生物特征识别技术性（如双眼间的距离）将检测的脸部特征从二维图像转换成一组数字（矩阵的特征值或模版）来表示脸部。随后，鉴别全过程把这些空间向量与已经知道脸孔的数据库系统展开了较为，这种已经知道脸孔以相同的方法体现了特点。学习的过程的一个多元性是，在获取精确测量以前，将脸部调整至规范化的主视图，以缓解头顶部转动和倾斜难题。这类优化算法被称作几何图形优化算法。
另一种人脸识别方法是什么2D脸部图象被规范化和缩小，及与具备类似规范化和缩小图象的数据库系统进行对比。这类优化算法被称作分光光度法。
三维人脸识别应用3-D感应器捕捉脸部图象，或不同角度捕捉三个2-D追踪监控摄像头复建3D图象。3D人脸识别比2D鉴别要正确的多。
皮肤纹理剖析把人脸部线条、图案设计和色斑投射到另一个矩阵的特征值。-D或3-D在人脸识别中加入皮肤纹理剖析能将鉴别精密度提升20到25，尤其是在类似和双子座的情形下。您还可以将全部方式结合在一起，加上多光谱图象（不可见光和红外感应），以提高性能。
自1964年交付使用至今，人脸识别解锁逐渐提升。均值来讲，差错率每两年降低一半。