传统人脸识别的关键技术

传统人脸识别的关键技术主要包括以下几个方面：

1. 人脸检测：用于在图像或视频中准确地定位人脸，并确定人脸的位置、大小和姿态等信息。

2. 特征提取：将检测到的人脸图像转换为数字特征向量，以便进行比较和识别。常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。

3. 特征匹配：将待识别的人脸特征向量与已知的人脸特征库进行匹配，找到最相似的人脸特征向量。

4. 决策阈值：根据匹配结果和设定的阈值，判断待识别的人脸是否与已知人脸库中的某个人相匹配。

这些技术通常被用于传统的2D人脸识别系统中。但是，由于2D人脸识别对光照、角度等因素敏感，因此在实际应用中，还需要对这些因素进行一定的处理和校正。