基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官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。以上所有的捕1捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。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。人脸识别系统广泛应用于平安城市、交通枢纽、智慧医1疗、商业连锁、***、学校、园区、边检等各行各业。其人脸识别技术在考勤系统、远程认证、门禁系统、***应用等众多领域广泛应用。公司X有员工A,B,C，公司会要求三名员工在入职的时候各提供一张个人照片用于注册在公司系统里，静静地躺在特征空间中。其人脸识别技术除了应用在***、门禁、无人驾驶等，如小咖秀、熊猫***等这些热门应用所提供的各类面部AR特1效，背后都来自商汤提供的技术支持。从人脸识别技术应用试水智慧社区建设人脸识别走进智慧社区，首先主要是对小区的门禁进行管理。通过把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别（“刷脸“）作为门禁开启的钥匙。业主无需额外携带门禁卡，只需要站在人脸识别门禁机前刷脸，整个开门过程不到一秒。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。它解决了两个问题，一是住户不需要携带卡，凭人脸进入，免去了忘带卡，杜绝非小区人员捡到卡去复1制；二是当住户双手提满东西的时候不需要再经过“放东西—找钥匙—开门—再拎东西”这样的不智能的流程。人脸验证——1:1相似度对比通过提取两张人脸的特征进行相似度对比，终返回相应的置信度得分，系统根据特征匹配程度决定“拒绝”或者“接受”。用于判断两个输入人脸是否属于同一人，适用于身份识别及相似脸查询等应用查询人脸检索——1:N相似度对比在大规模人脸数据库中找出与待检索人脸相似度1高的一个或多个人脸。本系统通过预先创建的待查人员的面部特征索引，可以在百1万级别以上人脸数据库中迅速查找，可用于身份确认以及身份查询等应用场景)