2D人脸识别技术虽已成熟，但由于单一的2D图像不能提供识别所需的完整信息，故其识别精度很难进一步提高。在人脸识别过程中，特征提取是影响识别效果的一个重要环节，在分析了传统的主成分分析法和由此改进的2D PCA方法的基础上，提出了3D人脸识别方法。该方法将人脸图像分为几个部分分别进行特征提取，同时充分考虑每个部分所包含的特征信息量的多少，并在分类时赋予它们不同的权值。因此，将人脸用立体图像来表示并进行识别是目前提高人脸识别精度的前沿课题。

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　　人脸模型主要分为刚性模型和塑性模式，刚性模型可以满足对人头部跟踪检测的要求，主要用于表示人的头部位置、姿态、方向等；塑性实体主要处理人脸识别、表情识别、唇语识别等问题，它涉及面部器官、肌肉和表皮的运动。     目前主要的三维建模工具有3DSMAX，MAYA，AUTOCAD等。 1．1 结合一般人脸模型的建模     由于人脸的复杂性和相似性，直接采用视觉重建算法进行3D人脸的重建，在精度和实用性上，相对于昂贵的硬件采集方法，都不能达到很好的效果。为了重建精度较高的人脸模型，下面引入了一般人脸3D模型。

　　停车场的人员进出比较频繁，很难做到场内人员和场外拜访人员的区分，对于停车场的安全管理造成一定的隐患。公交集团这次将人脸识别系统引入停车场，为停车场安全保卫设置了第一道屏障，极大的提高了场内人员进场的效率以及停车场对外来拜访人员的安全管理能力。