基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别：是指提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。 布控型人脸识别能快速抓拍并传输图像、视频。普陀区原装布控型人脸识别
或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。
困难
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情 普陀区原装布控型人脸识别布控型人脸识别前方采集设备易于隐藏携带。
配合程度
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
优势困难
优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。
改善模糊照片的比对效果。
人脸查重（N:N比对）。系统支持针对单个人员库或两个人员库之间的重复人员查询，并返回查重结果。在查重任务进行过程中，可查看任务状态、相关信息等，并对已完成的查重任务进行查看、删除等操作。
人脸APP。支持人脸检索功能，通过拍照上传或者本地图片上传的方式，进行人脸比对，比对成功后，按相似度返回相应的人脸检索结果。
人员轨迹分析。可利用已有的人脸图片或者系统检索出的人脸图片，搜索出一定时间段及监控范围内的相似人脸图片 布控型人脸识系统实现全时可用。
而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，首类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称首类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 布控型人脸识系统功能设计人脸检索。普陀区原装布控型人脸识别
布控型人脸识实现前端抓拍设备的添加。普陀区原装布控型人脸识别
支持用户新增、修改、删除名单库，也可以对库内名单进行新增、修改、删除等动作。
2）资源管理。对布控点及布控点内的人脸采集摄像机/抓拍相机进行管理，可添加，修改，删除抓拍机。
3）布控管理。支持添加、编辑、撤销布控任务。可添加一条含布控名称、布控对象、布控范围（可地图选点）、分时段阈值、布控原因的布控任务，并可通过输入关键字对人脸布控进行检索。
4）任务管理。支持对上传记录进行显示、查询及删除操作。可显示上传图片的记录 普陀区原装布控型人脸识别
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