大学人脸识别技术可以分为以下几种类型：
人脸识别摄像头
用于进出校门或宿舍门口，可以瞬间抓拍人脸，不影响正常进出。
人脸识别闸机
只有在识别通过后才能开闸门，提供更高的安全性。
基于特征的方法
使用计算机对人脸图像进行分析和识别，具有较高的准确性，但对图像质量和角度变化较为敏感。
基于模型的方法
包括统计模型、形状模型和活动模型等，通过构建人脸模型来进行识别。
基于深度学习的方法
通过构建多层神经网络进行特征提取和分类，是近年来人脸识别领域的热门技术。
基于三维人脸识别的方法
获取人脸的三维形状信息进行识别，具有较高的准确性和鲁棒性，但对设备和环境要求较高。
基于多模态的方法
结合多种不同的传感器或特征进行识别，例如融合可见光图像和红外图像、人脸和声纹等。
这些技术可以应用于不同的场景，如安全监控、身份验证、人脸支付、智能门禁等。人脸识别技术通常包括图像采集、预处理、特征提取、特征匹配和输出识别结果等步骤