生物識別面部識別方法可能被認為是生物識別技術中最經濟的技術。指紋設備存在重複和簡單黑客攻擊的潛在風險。除此之外，如果您的手指潮濕或骯髒，它可能會拒絕可訪問性。虹膜識別設備干擾太大。它揭示了一個人可能不想透露的健康狀況和各種實際的身體疾病。語音識別設備可能無法在某些情況下提供線索，尤其是當人患有喉嚨痛時。面部識別程序可能不是很好，但與其他程序相比具有創新性。
面部區域識別方法可能使用 2D 或 3D 視覺作為數據庫內零售店的模板。第二張圖片很常見；3D的使用要少得多。幾乎每種產品都有其個人優勢和劣勢。如果照明光量合理，尤其受到姿態人臉識別系統改進的影響，則第二次識別的性能要好得多 。由於老化導致的面部表情和經驗調整可能會影響相遇識別過程中的識別價格。然而，與 3D 模型數據庫一起使用的生物特徵面部識別過程比以前更便宜且更快。雖然 3D 模型數據庫相當多。
利用第二模型數據庫的生物特徵經驗識別方法可以僅考慮處理的兩個維度。但處理的通常是 3D 項目！這可以提高 3D 模型數據庫對性能的期望水平。然而，到目前為止，還沒有任何實驗能夠證明這種普遍的看法。3D 知識捕獲並不是真正絕對不偏不倚的陽光版本。不同的光資源可以為相同的交易創造獨特的產品。此外，與第二個面部識別系統相比，它們仍然更昂貴。
2D 表示強度變化的遭遇，3D 表示形式變化的遭遇。相遇識別技術在提供的相遇特徵中的強度或顏色的概念上區分面孔之間。3D 面部區域識別技術在面部之間進行區分 給定面部功能形狀的概念。由於 3D 視覺效果使用更可靠的識別基礎，它們確實被認為更正確。另一方面，需要在 3D 生物特徵體驗識別系統領域產生大量的增強。
市場上的 3D 設備不如第二代產品成熟。因此，許多人不願使用 3D 技術知識進行面部檢測。2D 處理識別技術的頻繁改進也可能是一個影響因素。公司正專注於擴大二維生物特徵遭遇識別方法的識別費用。增強現有技術似乎比創造全新的技術訣竅更可行。
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