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人脸识别系统运用什么技术
以下几种：
1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
2.神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
3.弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
4.线段Hausdorff距离(LHD)的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
5.支持向量机(SVM)的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。
希望有帮助。
《人脸识别,且行且改善》阅读练习及答案
1、本文主要说明了什么内容？
答：人脸识别技术的优势、用途、缺陷、改进方法。
2、对文章内容理解正确的是：D
A.人脸识别广受欢迎并得到推广应用,是因其识别效率高,非常准确,没有什么缺陷。
B.利用人脸识别技术可以用于安全监控,发现和追捕犯罪潜逃者,还可用以交易支付。
C.人脸识别技术用于手机解锁,将使手机变得更加安全可靠,未经机主允许打不开他人手机。
D.人脸识别技术与人工的结合,将大大提高人脸识别的可靠性。
3、文中划线句主要运用了什么方法？有什么作用？
答：举例子,举骗过小米8手机人脸识别解开手机的例子,具体准确地说明了“人脸识别有盲区和弱点“使说明更具体,更有说服力。
4、人脸识别相比其他手段有什么优势?
答：人脸识别简便,获取被识别的人脸信息而不被个体察觉,人脸识别效率更高。
5、人脸识别有着光明的前景,请你设想一下人脸识别还能运用到什么地方?
答：人脸识别验票，大大提高验票效率,减少成本；人脸识别支付,方便快捷；人脸识别查询信息，准确可靠。
人脸识别技术新发展的阅读答案
15.（2分）运用了下定义的说明方法，通过下定义从本质上揭示说明对象的特征，引出说明对象。
16．（3分）特点：自然性；不被被测个体察觉；非接触式（非侵犯式）。
17.（2分）优势：不令人反感、不易被欺骗；友好、自然，容易被人们接受。
18.（2分）不能。逐渐：渐渐，慢慢地。文中说明“人们对人脸识别技术的了解和认识”是一个认识的渐进过程，体现了说明语言的准确性。
19.（3分）公安刑侦领域、民用市场方面。示例：如海关、边境检查站、电脑数据库、保险柜、学校安保等。
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