基于知識的表征方法主要是根據人臉器1官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據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。美顏美妝五官定位技術可以精準定位五官的位置，實現人臉美顏美妝、人臉變形、人臉漫畫、人臉換臉、人臉貼紙等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

還在質疑人臉識別算法？它已經比強1人類還要強了圖普科技 ? 2018-06-01 ? 人工智能何況人類還有大批“臉盲”。

一項1新研究表明，專業(yè)人員在人臉識別上的表現仍優(yōu)于機器，但將兩者結合起來可以取得近乎完1美的結果。

受過專業(yè)培訓的法醫(yī)鑒定人員對人臉識別的結果可用于呈堂證供，該研究首1次對這些專業(yè)人士與1新人臉識別技術的識別準確度進行了評估與對比，新南威爾士大學的David White說道，他是本研究課題的負責人之一。

“以前進行的研究主要集中于普通人在人臉識別方面的準確度，”White博士指出。

　　業(yè)內人士指出，評價人臉識別技術的成熟度，可從誤識率、通過率、識別速度、識別度和隱私性五個指標考察。肉眼的誤識率是千分之一，而人臉識別的誤識率可以低至百萬分之一。

“刷臉”的新款手機，機場高鐵的智能閘機，小區(qū)寫字樓的智能門禁，網約車軟件的安全認證，“一鍵美顏”的軟件……除了安防和金融，人臉識別應用的場景越來越多，用戶基礎也越來越廣。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。據了解，目前已有超1億用戶使用過支付寶的人臉識別登錄功能，其中60歲以上老人多達百萬，年齡1大的已有109歲。