人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法：
(1) 几何特征的人脸识别方法：基于几何特征的方法是最早、最传统的人脸识别方法，它主要是采用一些简单的人脸特征等信息进行识别。这种算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)弹性图匹配的人脸识别
方法：弹性图匹配法是一种基于动态链接结构的方法。实验表明，弹性图匹配方法识别性能优于特征脸方法，但是计算量和存贮量都比较大，识别的速度慢。
（3）基于特征脸的人脸
识别方法：主成分分析方法(Principal Com-ponent Analysis，PCA)，又称为特征脸方法（Eigenface），是目前最流行的识别方法之一。它虽然可以有效地表示人脸信息，但是并不能有效鉴别和区分人脸。
(4)隐马尔可夫模型的人脸识别方法：隐马尔可夫模型（HMM）是用于描述信号统计特性的一组统计模型，它不需要进行复杂的人脸图像特征提取，优点是对姿态和环境的变化有较好的鲁棒性，识别率高，缺点是实现的复杂度较高。
(5)神经网络的人脸识别方法：基于神经网络的人脸识别方法是近几年比较活跃的一个研究方向。它避免了复杂的特征提取工作，可以通过学习的过程获得其他方法难以实现的关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。但由于原始灰度图像数据量十分庞大，因此训练时间很长，识别速度慢。
下面我们了解一款视频分析人脸识别软件，深圳华天成IQ人脸识别，可以在拥挤的环境中捕捉多张人脸。只存储面部资料，优化和减少存储空间。能够处理多角度的人脸。可以
根据时间和日期去自动计算和录影每张出现过的面孔。
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