Некоторые математические методы, которые применяются в современных алгоритмах распознавания лиц:

• Анализ главных компонент (PCA). 1 Комбинация этого метода с Eigenfaces позволяет распознать неизвестное тестовое изображение, сравнить его с тренировочными изображениями, хранящимися в базе данных, и получить информацию о распознанном человеке. 1
• Алгоритм локальных бинарных шаблонов (LBP). 1 Лицо разделяется на сетку из 7x7 ячеек равного размера для инициации процесса извлечения характеристик лица. 1 Затем извлекается гистограмма из каждой из ячеек и каждой присваивается своё локальное значение. 1
• Распознавание на основе геометрических особенностей лица. 1 Обозначаются точки, такие как положение глаз, ушей, носа, рта и т. д.. 1 Затем строятся векторы, содержащие расстояние между двумя точками. 1 Распознавание осуществляется путём расчёта евклидового расстояния между векторами и сравнения результата с исходными изображениями. 1
• Метод искусственных нейронных сетей. 4 Это математическая модель, представляющая собой систему соединённых и взаимодействующих между собой нейронов. 4 Нейронные сети не программируются в привычном понимании этого слова, они обучаются. 4