人脸识别的技术分类你都知道吗？佩特科技双目人脸识别技术成熟

人脸识别技术现在已经在我们的生活中广泛被应用了，比如佩特科技的双目人脸识别整机就在市场上很普及，但是关于人脸识别的算法和原理你都了解吗？

1、基于几何特征的方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以作为人脸识别的重要特征。

几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。

2、卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络（CNN）是人工神经网络（ANN）和人工智能发展的突破之一。它是深度学习中最流行的算法之一，深度学习是一种机器学习，模型学习直接对图像、视频、文本或声音执行分类任务。

CNN 是一个普通的神经网络，带有新的层——卷积层和池化层。CNN 可以有几十个和几百个这样的层，每个层都学会检测不同的成像特征。

3、局部特征分析方法（Local Face Analysis）

主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系。而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。

这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。

佩特科技的双目人脸识别解决方案成熟，同时独立研发出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头，RK3288人脸识别主板技术成熟，具备人脸识别整机出货能力。双目人脸识别设备利用红外立体成像检测等技术，完成活体检测功能，实现精准的识别判定，识别精度高、速度快，可以给用户带来极致的“刷脸”体验。