幾何特征匹配 [4]是一種早期的人臉識別方法。它主要依賴于面部的幾何特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀、大小和位置關系，來進行識別。通過測量這些特征之間的距離、角度和比例，可以構建出一個描述人臉的特征向量。然后，通過比較不同人臉的特征向量，可以實現(xiàn)人臉的識別。這種方法簡單易行，但受光照、表情和姿態(tài)變化的影響較大。
模板匹配 [2]是一種基于圖像相似度的識別方法。它構建一個標準的人臉模板，然后將待識別的人臉圖像與模板進行比對，通過計算兩者之間的相似度來判斷是否屬于同一人。模板匹配方法對于光照和姿態(tài)變化較為敏感，但其實現(xiàn)簡單，計算。
近年來，深度學習在人臉識別中取得了顯著的成果 [6]。深度學習方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），通過構建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡結構來自動學習和提取面部特征。這些網(wǎng)絡結構可以學習從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準確地描述人臉的復雜特征。
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