人脸识别技术包括三个部分:人脸检测人脸检测是指区分动态场景和杂乱场景中是否存在人脸图像，以及区分这样的人脸图像。一般有以下方法:参照模板法，首先规划一个或多个标准化人脸的模板，然后计算测试采集的样本与标准化模板之间的匹配度。
通过阈值判断人脸是否存在；人脸规则法(Face rule method)因为人脸具有一定的结构分布特征，所谓的人脸规则法就是提取这些特征，生成相应的规则来确定测试样本中是否包含人脸；样本学习方法(sample learning method)是一种用于模式识别的人工神经网络方法，即通过学习人脸图像样本集和非人脸图像样本集来生成分类器。
肤色模型方法该方法基于面部肤色在颜色空间中传播相关集合的规则进行检测。特征子面方法将所有表面图像视为表面图像子空间，并根据测试样本与其在子孔之间的投影之间的间隔来判断是否存在表面图像。
值得一提的是，上述五种方法也可以在实际测试系统中总结和选择。面部跟踪看起来跟踪是指跟踪检测到的外观的动态策略。详细选择根据模型的方法或运动与模型相结合的方法。此外，使用肤色模型也是一种简单而有用的方法。
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