基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，人脸识别技术，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，北京人脸识别，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到的匹配效果
在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，识别人脸的技术，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，人脸识别门禁，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。
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