人脸识别是基于人脸的生物特征Information特征识别技术 。人脸基于-3的识别算法/人脸方法人脸识别是一个高维模式识别问题，1987年，Sirovich和Kirby采用PCA方法约简人脸图像表示(主成分)，1991年 ， MatthewTurk和AlexPentland首次将PCA应用于人脸识别，发展还不错，但是存储容量大的时候精度不够高 。相对于指纹识别 ， 大概是非接触式的，方便，但是现在指纹识别也是非接触式的，比如非接触式指纹采集器，也是非接触式采集，一般来说指纹识别比较好，可以保护隐私，人脸识别技术的优势1，自然性所谓自然性，是指这种识别方法与人类(甚至其他生物)用于个体识别的方法相同特征 ， 通过观察和比较来区分和确认身份人脸 。自然识别也有语音识别和肢体识别；但是指纹识别和虹膜识别并不是天然的，因为人类或其他生物无法通过这类生物区分个体特征 。
人脸识别利用可见光获取人脸图像信息，与指纹识别或虹膜识别不同，指纹识别或虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹或红外线采集虹膜图像 。因为这些特殊的采集方式容易被人察觉，具有欺骗性，可以伪装 。3.非接触式与其他生物识别技术相比，人脸识别是非接触式！换句话说，用户不需要与设备直接接触 。4.并发人脸识别可以满足实际应用场景中对多个人脸的检测、跟踪和识别 。
【基于主成分分析的人脸特征提取】
1、手机刷脸开锁刷脸支付是什么原理?在刷脸支付中，人脸识别系统的应用基础是准确识别人脸 特征，在这个过程中，需要应用区域特征 。通过应用图像处理技术，我们可以输出提取视频中的人像特征，然后利用生物识别技术建立数学模型，就可以得到人脸 特征的模板 。将此模板与消费者特征-4/的人脸进行比对 ， 得出两者的相似度值，进而判断是否为一人 。
2、怎样使用OpenCV进行 人脸识别1 。简介从OpenCV2.4开始，增加了一个新的类FaceRecognizer，我们可以用它方便地进行人脸识别实验 。本文不仅介绍了代码用法，还介绍了算法原理 。(他写的源代码可以在OpenCV的OpenCV \ modules \ contrib \ doc \ facerec \ src下找到 ， 当然也可以在他的github里找到 。如果你想研究源代码，自然可以去看看 。不复杂)目前支持的算法有eigen faces特征facecreateeigenace recognizer()fisherfacescriptefiefacecognizer() 。LocalBinaryPatternsHistograms局部二进制直方图createLBPHFaceRecognizer()以下示例中的所有代码都可以在OpenCV安装目录下的samples/cpp下找到，所有代码都是免费的，可以用于商业用途或学习 。
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