Por atributos

A abordagem de reconhecimento de faces por atributos é bastante intuitiva. Alguns dos métodos dessa categoria baseiam-se na construção de um vetor de características a partir de medidas de distância e ângulos entre pontos característicos da face, como pontos dos cantos dos lábios, centro da boca, nariz, narinas, pupilas, pontos extremos dos olhos, sobrancelhas, orelhas, pontos do contorno do queixo etc. e combinações dessas distâncias [22]. Esses métodos também são aplicados a imagens de faces de perfil, em que os pontos característicos são, por exemplo, a ponta do nariz, o ponto entre os lábios, a sobrancelha, testa, queixo, pescoço, etc. A vantagem do reconhecimento a partir de perfis está no uso de informações que não ficam disponíveis em imagens frontais bidimensionais, como o tamanho do nariz e do papo, além do fato de não ser difícil extrair esses pontos quando o fundo é uniforme. O reconhecimento é feito através do uso de um sistema de reconhecimento de padrões, seja estatístico, seja por redes neurais, usando como espaço de características esses vetores. Com a ausência de detectores automáticos de pontos característicos da face, muitos autores utilizaram operadores humanos. Alguns dos métodos automáticos de extração desses pontos se baseiam em contornos. Também podem ser consideradas como abordagens locais os sistemas de reconhecimento que utilizam informações como projeções horizontais dos mapas de bordas binários (verticais e horizontais) de imagens de face ou de partes da face, como nariz e boca [23]. É muito comum utilizar o reconhecimento por atributos para imagens de pessoas de perfil. O uso de energia de curvatura do contorno do perfil como forma de extração o vetor de características também é uma abordagem baseada em atributos. A vantagem de abordagens locais é a invariância a translação, e a desvantagem está nos problemas ocasionados com alterações devido a expressões faciais e a rotações.