幾何特征匹配 [4]是一種早期的人臉識(shí)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(guān)系，來進(jìn)行識(shí)別。通過測(cè)量這些特征之間的距離、角度和比例，可以構(gòu)建出一個(gè)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(shí)現(xiàn)人臉的識(shí)別。這種方法簡(jiǎn)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(shí)別方法。它構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的人臉模板，然后將待識(shí)別的人臉圖像與模板進(jìn)行比對(duì)，通過計(jì)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(duì)于光照和姿態(tài)變化較為敏感，但其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算。

近年來，深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中取得了顯著的成果 [6]。深度學(xué)習(xí)方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取面部特征。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以學(xué)習(xí)從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準(zhǔn)確地描述人臉的復(fù)雜特征。

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