人脸识别技术主要有三种，弹性贴图匹配法、渔民脸识别法、特征识别—特征脸。都能清晰识别人物，不管是做了多大的伪装。

弹性贴图匹配法

基本思想是用一个属性映射来描述属性图的顶点所表示的关键特征点，其属性是多分辨率、多方向的局部特征—Gabor变换12特征，它被称为jet，边的属性是不同特征点之间的几何关系。对于任何输入人脸图像，弹性贴图匹配通过优化搜索策略，提取其射流特征，获得输入面图像的属性映射，从而找到一些预定义的关键特征点。最后，通过计算所提出的人脸特征图与已知人脸特征图的相似性，完成了人脸特征图的识别过程。该方法的优点是不仅保留了人脸的全局结构特征，而且还对人脸的关键局部特征进行了建模。

渔民脸识别法

贝尔胡米尔等人提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的又一重要成就。首先，采用主成分分析法（pca）来降低图像外观特征的维数。在此基础上，采用线性主判别分析（lda）方法对被约化的主分量进行变换，得到了“类间的最大散度和类内的最小散度”。目前，该方法仍是主流人脸识别方法之一，并已产生了许多不同的变体，如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接LDA判别法以及一些基于核学习的改进策略。

特征识别—特征脸

MIT实验室（Turk）和(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期最著名的人脸识别方法。从那时起，许多人脸识别技术或多或少地与特征人脸联系在一起。随着归一化相关方法的出现，特征人脸已成为人脸识别性能测试的基准算法。

真地智能科技 致力专研人脸识别机多年，在这个领域，已经非常成熟，所生产的识别机应用于各个领域。