1、“.....都需要较高的要求。关键词维人脸识别关键技术生物特征中图分类号文献标识码文章编号维人脸识别相关概述维人脸识别的介绍如今的人类社会已经步入到了信息化时代，各种各样的信息初探三维人脸识别技术论文原稿好的人机交互的方式，尤其伴随着技术的成熟，也由原有的维灰度图像逐步的升级为维人脸识别。初探三维人脸识别技术论文原稿。首先，人脸识别技术很多是对维人脸识别技术的延续，许多技术方法与手段尚不成熟，未能完......”。

2、“.....传统的验证方式通常是用户名与密码的结合，但是这种存在着不安全性，很容易被伪造或是窃取，口令验证越来越不适应社会信息的发展。而生物识别技术则主要是通识别。维人脸识别的缺陷主要有光照条件对人脸识别的时候会因为光照角度或是光照强度的不同而得到不同的维图像视觉效果。人脸姿态在不同的姿态条件下会出现很大的差异性，最终导致识别判断的性。人脸的面部表情会使多數据多技术融合的方法多数据多技术的融合方式作为人脸识别技术中新的发展方向......”。

3、“.....都包含了若干有价值的信息但是每种数据也有自己的局限和不足。伴随着人脸识别技术的发展，想就是通过利用有限的人脸局部的区域来对原始的人脸进行表征，这样就会使人脸特征的数据量在定程度上减少，但是却需要对人脸局部的区域选取选择好的方案进行细致的分析与设计，这样才能确保在进行局部特征选取的时候采定的算法与复杂性，规模也较大。基于曲面等高线特征的维人脸识别曲率是种局部几何的属性，维人脸的曲面数据是分散的，所以会受到许多条件的制约，采集点也不相同......”。

4、“.....所以维人脸的这样就会导致整个人脸的区域成像效果也发生了相应的改变。这种变化是难以捕捉和把握的，因而就对人脸的识别增大了其难度。就目前来说对于人脸的不同姿态的维人脸成像的方法主要有种，首先是通过单幅或者是多幅的维图像部特征选取的时候采用的区域是具有代表性与可分性的。其中采用的方法主要有基于即值模式的方法通过对特征表达与处理最终达到对人脸进行识别目的的局部描述符法以及基于曲率特征的方法......”。

5、“.....其中采用的方法主要有基于即值模式的方法通过对特征表达与处理最终达到对人脸进行识别目的的局部描述符法以及基于曲率特征的方法。初探三维人脸识别技术论文原稿。基于全局和局部特征集成的人脸识别软件学报，刘小军人脸识别技术研究北京中国科学院电子学研究所，胡珍珍基于深度数据的空间人脸旋转角度估计合肥工业大学，。基于局部特征的方法基于局部特征的方法主要采用的思干有价值的信息但是每种数据也有自己的局限和不足。伴随着人脸识别技术的发展......”。

6、“.....将多种手段与技术进行迭代和融合，可以极大程度的对人脸识别的效果得到提高。基于局部特征的方法基于局部特征识别是不能通过曲率的特征直接进行识别的，另外，除了主观与客观的因素之外，成像过程中出现的噪声也会造成成像的误差，因而曲率特征对于数据精度要求高，必须与其他方法结合使用。参考文献苏煜，山世光，陈熙霖，高文进行合成，其次是在不同的姿态之下进行图像的采集，使人脸的数据库信息得到丰富，从而构建出相应的多姿态的训练集，来提高最终的辨识度，最后就是可以通过人脸模型的架构......”。

7、“.....可是建模是需要识别对于人脸识别来说，姿态的问题是人脸识别问题研究的瓶颈，也就是说当成像的对象面部的表情发生变化的时候，那么整个人脸的区域的成像就都会发生变化，在些情况之下，人脸的图像会因为视觉的感官的改变而发生变化，的方法主要采用的思想就是通过利用有限的人脸局部的区域来对原始的人脸进行表征，这样就会使人脸特征的数据量在定程度上减少，但是却需要对人脸局部的区域选取选择好的方案进行细致的分析与设计......”。

8、“.....人脸的面部表情会使人脸识别过程中出现偏差，破坏维图像中。多數据多技术融合的方法多数据多技术的融合方式作为人脸识别技术中新的发展方向，任何种人脸成像数据都是对客观对象的种描述，都包含了若集可以非接触的友好的人机交互的方式，尤其伴随着技术的成熟，也由原有的维灰度图像逐步的升级为维人脸识别。初探三维人脸识别技术论文原稿。维人脸识别与维人脸识别的区别人脸识别的技术起源于上世纪初，经过数十充斥在我们的周围......”。

9、“.....传统的验证方式通常是用户名与密码的结合，但是这种存在着不安全性，很容易被伪造或是窃取，口令验证越来越不适应社会信息的发展。而生物识全发挥出维图像的优势。其次，维人脸图像对于光照条件不明感，对于姿态表情年龄等方面的因素也会对维人脸识别的效果造成影响，仍需技术加以克服。最后，维人脸的分辨率要求越来越高，信息量也在不断加大，如何利用有效过人类的生物特征来进行的种身份验证的技术，由于生物特征的独特性和唯性，可以满足身份验证的需要......”。