傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別，這也是人們熟悉的識(shí)別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?br/>
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。

人臉識(shí)別技術(shù)廣泛地應(yīng)用于日常生活中，如相機(jī)拍攝，圖片對(duì)比等，尤其近兩年來，相親節(jié)目如火如荼，其中浙江電視臺(tái)的愛情連連看中的佳像環(huán)節(jié)就利用了人臉對(duì)比技術(shù)來測(cè)試男女主人公面相的相似程度。

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)軟件
人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，就是依托人臉識(shí)別技術(shù)的考勤管理系統(tǒng)，人臉考勤系統(tǒng)采集員工的姓名，ID號(hào)，員工面部圖片，員工在考勤后記 錄會(huì)傳遞到考勤管理系統(tǒng)中，再由系統(tǒng)來運(yùn)算缺勤，加班等信息。

人臉識(shí)別考勤應(yīng)用
　　人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，能有效提高企業(yè)的考勤管理方式，規(guī)范員工考勤操作，防止出現(xiàn)代打卡、弄虛作行為，也方便有效的提高考勤效率。同時(shí)支持TCP/IP聯(lián)網(wǎng)方式，考勤數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳管理部門，管理考勤數(shù)據(jù)。廣泛適用于企事業(yè)單位、中小學(xué)教育機(jī)構(gòu)、酒店、會(huì)所、等。
　　綜上所述，具備環(huán)保節(jié)能特征是安防產(chǎn)品將受到制造廠商與消費(fèi)者的青睞，因?yàn)槠洳粌H滿足了人們對(duì)“環(huán)保與高度安全”的需求，而且識(shí)別率高、簡(jiǎn)單易用，為各種環(huán)境的安防提供了理想的解決方案。除上述的新穎指紋識(shí)別總體設(shè)計(jì)方案與非接觸，防人臉識(shí)別考勤機(jī)是的典例外，又如智能視分析模塊及應(yīng)用等多種安防技術(shù)與產(chǎn)品的開發(fā)，相信在不久的將來，將得到更廣泛的應(yīng)用。