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1.3 国内外常见人脸识别的方法当前来看， 国内外有着不少的人脸识别的实现方法， 并且还在不断地尝试新的方法。人脸识别的方法是多种多样的。从输入图像中人脸的角度来划分的话，可以将人脸识别分为正面，侧面，倾斜这三种人脸识别方法；从图像来源来划分的话，人脸识别又有静态和动态这两种人脸识别方法；从输入图像来分的话，人脸识别又可以有灰度图像和彩色图像两种识别方式。本文研究的是静态的人脸识别，下面介绍几种常用的静态人脸识别方法。1)基于特征脸的人脸识别方法特征脸方法其实是图像压缩的一种最优正交变换，它的本质是一种基于 KL 变换的人脸识别方法。这种方法需要比较多的样本去训练，目前也有人提出一些改进型的特征脸方法。2)人工神经网络神经网络[11]可以将降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数及局部纹理的二阶矩等作为输入。神经网络训练时，往往要求准备比较多的样本用于训练，但是许多应用场合，却很难获得神经网络所需要的足够样本数量。3)弹性图匹配弹性匹配算法是利用了有限元分析进行曲面变形，从而将人脸进行匹配[12-13]。这类方法在灰度特性的基础上，加入了几何因素，在做比对时候它是允许图像发生一些弹性形变的，这不仅有效的克服人脸表情的千变万化对识别的影响，而且样本的条件没有那么的苛刻，它需要的样本数量就少的多。本文使用人脸识别方法是基于一种特征脸的人脸识别方法。
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