人脸识别技术研究解读
人脸识别技术研究综述
人脸识别技术研究综述人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别人脸的技术。
其应用场景广泛，包括但不限于安防监控、社交娱乐、手机解锁等，因其高效、便捷、精确的特点，已成为当今信息技术领域的一个热门话题。
人脸识别技术的发展历程：人脸识别技术的历史可以追溯到上世纪60年代，在当时的条件下，该技术存在着诸多局限；进入21世纪，随着数字图像处理和计算能力的快速发展，人脸识别技术得到了长足的发展。
2017年，人脸识别技术在国际学术界已经达到了一个新的高度，准确率得到了显著提升。
人脸识别技术的构成：人脸识别技术主要由以下几个部分组成：数据采集：通过摄像头等设备采集人脸图像或视频。
数据预处理：对采集到的图像或视频进行去噪、对齐等处理。
特征提取：对预处理后的数据提取特征向量，用于后续的分类判别。
分类识别：将特征向量与已有的人脸库进行比对，最终确定输入图像或视频中人脸对应的身份。
应用领域：人脸识别技术在现实生活中有着广泛的应用。
在安防领域，人脸识别技术可以快速准确地识别目标人物，并实现报警、跟踪等功能；在社交娱乐领域，人脸识别技术可以实现人脸识别游戏、人脸变换等应用；在移动互联网领域，人脸识别技术可以实现快速安全的手机解锁、身份验证等功能。
人脸识别技术的挑战：人脸识别技术在实际应用中，还存在着一些挑战，例如：光照条件：光照不充分或过强时，可能会导致图像中出现阴影或高光，从而影响了人脸识别的准确度。
姿势变化：人的头部可以做出多种不同的姿势，如低头、仰头、转头等，这也会对人脸识别的准确度产生影响。
遮挡问题：某些情况下，人脸可能会被遮挡，如戴口罩、戴帽子等，这也会影响到人脸识别的准确度。
数据量：人脸识别技术的准确度和鲁棒性很大程度上依赖于训练数据，因此需要大量的数据集来进行训练，这对于一些独立研发者来说是一个难点。
隐私问题：人脸识别技术在应用过程中，涉及到大量的个人隐私信息，如何保护隐私成为了人脸识别技术亟待解决的问题。
结语：随着人工智能和计算机技术的飞速发展，人脸识别技术的准确率和应用场景也在不断拓展。
人脸识别系统技术研究及应用
人脸识别系统技术研究及应用随着科技的不断进步和普及，人脸识别技术已经成为了现代信息技术领域中的一项重要的技术，被广泛地应用于各种场合。
本文将从人脸识别系统技术的原理、特点、安全性等方面入手，探讨其应用价值及未来发展趋势。
一、人脸识别系统技术原理人脸识别系统是一种通过对人脸图像进行分析处理，从中提取出人脸特征信息，然后与预先建立的模型数据进行比对，确定人脸身份的技术。
在进行人脸识别时，主要需要进行以下几个方面的处理：1、人脸检测：即对图像进行处理，识别出其中的人脸部分。
2、特征提取：通过对人脸图像进行特定算法的分析处理，提取出相应的人脸特征信息，如眼睛间距、嘴巴形状等。
3、特征匹配：将提取出的人脸特征信息与预先存储的人脸特征信息进行比对，以确定身份。
二、人脸识别系统技术特点与传统的安全验证手段相比，人脸识别系统具有以下几个特点：1、非接触式验证：人脸识别系统可以在不直接接触到身体的情况下完成验证，极大地提高了验证的效率和安全性。
2、较高的可靠性：相较于其他生物特征识别技术，如指纹、虹膜等，人脸识别系统更容易快速准确地确立身份，误认率低，认证率高，识别速度快，并且不受之前的真伪假冒所影响。
3、成本低廉：相较于其他生物特征识别技术所需的专业设备及建设成本，人脸识别系统的成本更低，对于公司、企业等机构也更加实用。
三、人脸识别系统的应用1、社交网络：如Facebook、Wechat 等，人脸识别技术可用于实现用户的面部识别头像，穿插整个社交网络，提升用户体验，加快业务流程。
2、安全示范场所：人脸识别技术被广泛应用于商场、展览馆、车站、机场等公共场所，能够便捷地验证来访者的身份，并对恶意来访进行预警、拦截。
3、医疗诊疗：一些医院拥有云存储数据的医学数据库，医生通过人脸识别系统得以快速找到病历和体检照片，实现自动诊断、医患沟通等的功能。
4、公司考勤：人脸识别技术已广泛应用于企业的考勤管理，通过将卡或人脸识别终端安装在公司出入口或岗位上，可实时扫描员工的信息，减少人力成本和管理难度。
人脸识别研究报告
人脸识别研究报告人脸识别技术是一种通过分析人脸图像或视频来识别、验证或追踪个人身份的技术。
由于其高效、准确和便捷的特点，人脸识别技术在安全监控、金融支付、个人身份验证等多个领域得到广泛应用。
本报告将介绍人脸识别技术的原理与分类、应用领域以及存在的问题与挑战。
一、人脸识别技术的原理与分类1.1 人脸图像获取人脸图像的获取是人脸识别技术的前提。
目前常用的获取手段主要包括摄像头、红外线摄像头、多光谱成像摄像头等。
这些设备能够采集人脸的形态、纹理、热量等信息。
1.2 人脸检测与定位在获取到人脸图像后，需要进行人脸检测和定位操作，以确定人脸在图像中的位置。
主要的人脸检测算法包括Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN）等。
1.3 人脸特征提取人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有代表性的特征信息。
常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
这些算法能够从图像中提取出与个体身份密切相关的特征。
1.4 人脸特征匹配在提取到人脸特征后，需要将其与数据库中储存的特征进行匹配。
目前常用的人脸匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
1.5 人脸识别技术分类根据人脸识别系统的工作原理和特点，人脸识别技术可以分为基于2D图像的人脸识别、基于3D模型的人脸识别和基于红外热图的人脸识别等。
二、人脸识别技术的应用领域2.1 安全监控随着社会的发展，对于公共安全的需求也越来越高。
人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要的作用，可以用于实时监控视频中的人脸，以快速发现异常情况或可疑人员。
2.2 金融支付随着移动支付的普及，人脸识别技术可以作为一种便捷的身份验证方式。
用户只需通过摄像头进行人脸扫描，即可完成支付过程，提高了支付的安全性和便利性。
2.3 个人身份验证人脸识别技术可以用于个人身份验证，代替传统的密码、卡片等验证方式。
这种方式不仅提高了验证的准确性，还避免了密码泄露和卡片丢失的风险。
人脸识别技术解析
人脸识别技术解析近年来，随着科技的不断进步和应用的快速普及，人脸识别技术逐渐引起人们的关注和兴趣。
作为一种用于识别和验证个体身份的技术手段，人脸识别技术在安全领域、金融业务、娱乐活动等多个领域都得到了广泛应用。
本文将对人脸识别技术进行全面解析，包括其原理、应用和未来发展趋势。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是一种利用计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的理论和方法，通过对人脸图像进行处理和分析，实现对人脸特征进行提取和匹配的过程。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1.采集人脸图像：通过照相机或摄像头等设备，获取被识别者的人脸图像。
2.预处理：对采集到的人脸图像进行预处理，包括图像增强、人脸检测、人脸对齐等步骤，从而提高后续步骤的准确性和鲁棒性。
3.特征提取：利用各种算法和模型，对预处理后的人脸图像进行特征提取，通常包括几何特征、纹理特征、光谱特征等。
4.特征匹配：将提取到的人脸特征与事先存储的特征库中的数据进行比对和匹配，通过计算相似度或距离度量来判断是否为同一人脸。
5.决策和输出：根据特定的阈值或规则，判断匹配结果是否达到一定的准确性要求，从而决策出识别结果并进行输出。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在现实生活中有着广泛的应用，主要体现在以下几个领域：1.安全领域：人脸识别技术可以用于安防监控系统，通过对进出人员的身份进行识别，实现自动门禁控制和安全警报。
同时，它也可以用于公安系统中的刑事侦查和犯罪预防，辅助警方进行追踪和定位。
2.金融业务：人脸识别技术被广泛应用于银行、支付和证券等金融行业。
在用户身份认证方面，它可以替代传统的密码和证件验证，提高交易安全性。
在金融诈骗防控方面，它可以通过对人脸特征的比对，减少诈骗风险和损失。
3.娱乐活动：人脸识别技术可以应用于游戏、娱乐和社交网络等领域。
例如，它可以用于让玩家在游戏中通过面部表情来控制角色的动作，增加游戏的趣味性和互动性。
在社交网络方面，它可以用于人脸标签和情感分析，提供更加精确和便捷的分享和交流。
人脸识别技术原理解析
人脸识别技术原理解析人脸识别作为一种新兴的生物识别技术，正在受到越来越广泛的关注。
相比于传统的密码、指纹等身份验证技术，人脸识别具有更高的精度和更佳的用户体验，因此在各个领域得到广泛应用。
本文将对人脸识别技术的原理进行深入解析。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术的基本原理是通过计算机对图像进行分析和比对，从而判断出图像中是否存在指定的人脸。
在识别过程中，首先需要将人脸图像中的特征进行提取，包括脸部轮廓、嘴巴、眼睛和鼻子等关键部位。
然后，基于提取出来的特征，通过算法进行计算和比对，从而确定识别结果。
具体来说，人脸识别首先需要进行人脸检测，将图像中的人脸部分割离出来。
一般而言，人脸检测可以通过多种算法实现，比如基于肤色模型的检测、基于模板匹配的检测等等。
随后，对于每一个检测出来的人脸，需要进行人脸特征提取，并将其转换为数字表示。
这一过程涉及到很多复杂的计算和算法，比如基于主成分分析（PCA）的特征提取、基于线性判别分析（LDA）的特征提取等等。
最后，将提取出来的人脸特征与数据库中保存的人脸进行比对，从而得出识别结果。
二、主要的人脸识别技术1、基于统计模型的人脸识别技术基于统计模型的人脸识别技术是人脸识别技术中较为传统的一种方法。
该方法通过对人脸图像的统计分析，并建立统计模型，从而实现人脸识别。
其中，主要的方法包括以下两种：（1）基于主成分分析（PCA）的人脸识别：该方法旨在通过降维处理将原始图像转换为代表人脸的主成分，从而实现人脸识别。
该方法适用于人脸图像数量较少的情况下，但是当人脸图像数量较多时，该方法的处理效率较低。
（2）基于线性判别分析（LDA）的人脸识别：该方法通过最大化类间散度和最小化类内散度的方式，找到最佳的分类面，从而实现人脸识别。
该方法适用于人脸图像数量较多的情况下，但是由于需要进行大量的矩阵计算，因此处理效率较低。
2、基于卷积神经网络的人脸识别技术卷积神经网络（CNN）是一种基于深度学习的技术，近年来在人脸识别领域得到了广泛应用。
人脸识别技术研究
人脸识别技术研究随着科技的不断发展，人脸识别技术越来越广泛应用于各个领域。
本文将对人脸识别技术的研究进行探讨，包括其原理、应用和前景。
通过这篇文章，读者将更加深入地了解人脸识别技术的重要性和潜在影响。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是一种通过对人脸特征进行识别和比对来实现身份认证的技术。
它利用摄像设备将人脸图像转换为数字信号，然后通过算法对这些信号进行处理和分析，提取人脸的特征信息，最终判断出该人脸是否与数据库中的已知人脸匹配。
人脸识别技术的核心在于人脸特征的提取和匹配。
提取人脸特征的过程主要包括人脸定位、人脸检测和人脸关键点标定等步骤。
通过这些步骤，系统可以准确地找到人脸图像中的关键信息，并将其转换为数字化的特征向量。
在匹配阶段，系统会将待识别人脸的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，并根据相似度来判断是否匹配成功。
二、人脸识别技术的应用1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域中得到广泛应用，如身份认证、门禁系统和监控系统等。
通过人脸识别技术，可以实现更加安全可靠的身份验证，避免了传统的卡片、密码等身份验证方式所存在的漏洞和安全风险。
2. 金融领域：在金融领域，人脸识别技术可以用于支付验证、账户安全等方面。
通过人脸识别技术，用户可以通过自己的面部特征进行支付验证，提高支付的安全性和便利性。
3. 社交网络：人脸识别技术在社交网络中也有广泛的应用。
通过人脸识别技术，用户可以轻松地标记朋友的照片，提高照片管理的效率和准确性。
4. 教育领域：人脸识别技术在教育领域中的应用也越来越多。
例如，学校可以通过人脸识别技术对学生进行考勤和考试管理，提高教学效率和管理水平。
三、人脸识别技术的前景随着人工智能技术的发展，人脸识别技术将会在未来取得更大的突破和应用。
未来，人脸识别技术将不仅仅局限于安全领域，还将延伸到更多的领域，如智能家居、智慧城市和医疗健康等。
在智能家居领域，人脸识别技术可以实现个性化的服务和智能化的家居控制。
人脸识别技术的研究调研报告
人脸识别技术的研究调研报告人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸图像来确认或验证个人身份的技术。
随着科技的迅速发展和智能化的日益普及，人脸识别技术在很多领域得到了广泛应用，如安全防控、身份认证、公安犯罪侦查等方面。
本调研报告将对人脸识别技术的发展、应用及其相关问题进行研究和分析。
一、人脸识别技术的发展人脸识别技术起源于上世纪60年代，经过长期发展，目前已经取得了显著的突破。
传统的人脸识别技术主要基于特征提取和匹配算法，但这种方法在光照、遮挡和表情变化等方面存在较大的局限性。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的人脸识别方法取得了巨大的进展。
这种方法不仅能够有效提取人脸特征，还能够具备一定的抗干扰能力和自我学习能力。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术被广泛应用于各类安全场所，如机场、车站、银行等。
通过系统对比人员数据库中的人脸信息与实际人脸进行匹配，可以实现快速、准确的身份认证和门禁控制，提高安全防范水平。
2. 身份认证：人脸识别技术也可以替代传统的密码、指纹等身份认证方式，实现更安全、便捷的身份验证。
例如，手机解锁、支付验证等场景可以通过人脸识别技术来进行身份确认，提升用户体验和信息安全性。
3. 公安犯罪侦查：人脸识别技术在犯罪侦查中发挥着重要作用。
警方可以通过人脸识别技术从大规模视频监控数据中快速筛选出目标人物，加快犯罪侦查速度，提高案件破案率。
4. 社交娱乐领域：人脸识别技术也应用于社交娱乐领域，例如人脸表情识别、相似脸推荐等。
这些应用丰富了用户的娱乐体验，扩展了人脸识别技术的应用范围。
三、人脸识别技术面临的挑战与问题尽管人脸识别技术在各个领域取得了显著成效，但仍然存在一些挑战和问题值得研究者们关注。
1. 隐私保护：人脸识别技术涉及到大量个人隐私信息，如何保护个人隐私成为一个重要问题。
研究者们需要在技术发展的同时，加强隐私保护措施，确保个人信息不被滥用。
2. 恶意攻击：人脸识别技术也面临着恶意攻击的威胁，如假冒、修改、伪造人脸特征等。
人脸识别技术分析
人脸识别技术分析
一、人脸识别技术概述
人脸识别技术是一种通过扫描人脸信息获取特征，用于人脸匹配和身
份识别的计算机系统技术。
在目前的应用中，它经常被用于安全系统，例
如门禁系统，人脸检测和识别系统，视频监控系统，智能识别系统等。
相
比传统的身份验证方法，如ID卡和密码，人脸识别技术具有更高的安全性，抗欺骗性能。
二、人脸识别技术原理
人脸识别技术的原理是通过捕获一张人脸图像，然后利用图像处理技
术提取有效信息，经过特定的算法，将提取的特征转换为数字特征，并且
将这些数字特征与已有人脸数据库中的特征进行比较，以识别出是否为同
一个人。
人脸识别的主要步骤主要分为五个部分，分别是图像采集，特征
提取，特征比较，识别决策，以及结果反馈等。
1、图像采集：图像采集是人脸识别的第一步，采集设备包括摄像头、视频监控或者手机等，通过人脸检测算法检测出人脸的位置，并将其转换
为一张正面正视的人脸图像。
2、特征提取：特征提取是图像处理技术中最重要的一步，也是区分
不同人脸的关键。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人脸识别技术研究1 引言1.1 选题背景目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，且都是基于，“What he Dossesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真真意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。
依靠传统方法来确认个人身份越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。
生物特征识别技术给可靠的身份鉴定带来了可能。
最近，国际生物特征组织(IBG)对生物特征识别技术做了较详细的市场分析和预测，其结果显示，全球生物特征识别技术2014年的产值约为69亿美元，预计到2016年将超过93亿美元，市场潜力非常巨大…。
生物识别技术是指利用一个人特有的生理和行为特征进行自动的身份认证。
只有满足以下几个条件的生理或行为特征才能被用做生物识别特征1)普遍性。
即每个人都要具备这种特征。
2)唯一性。
即不同的人应该具备不同的这种特性。
3)持久性。
即这种特征不随时间地点的改变而变化。
4)可采集性。
即该特征可以被定量地测量。
研究和经验表明，人脸、指纹、手型、掌纹、虹膜、视网膜、签名、声音等都满足这些条件，可以用于识别人的身份。
基于这些特征，人们发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。
在所有的生物特征识别技术中，利用人脸特征进行身份识别是最自然、最直接和最友好的于段。
与其它生物特征识别技术相比，人脸的获取非常容易，几乎可以在被采集对象无意识的状态下获取人脸图像，这样的取样方式没有“侵犯性”。
人脸识别技术是种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。
人脸是自然界存在的一种特殊的复杂视觉模式，它包含及其丰富的信息。
首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用最为普遍的一种方式，人脸图像还能够提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。
其次，人脸也具有多样的变化能力，从人脸的不同表情人们可以感知到一个人的情绪、感受、甚至秉性和气质。
它无需特殊的采集设备，系统的成本低，而且自动人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是种非常受使用者欢迎的方式。
虽然人类在表情、年龄或发型等发生巨大变化的情况下，可以毫不费力地以人脸来识别某人，但要建立一个能够完全自动进行人脸识别的系统却是非常困难的，诸多因素使得人脸识别研究成为一项极其挑战性的课题．它牵涉到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、以及认知科学等方面的诸多知识，并与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系。
与指纹、视网膜、虹膜、基因、掌形等其它生物特征识别系统相比，人脸识别具有直接、友好、方便和非接触等许多优点，多年来一直受到许多研究者的关注。
人脸识别研究，起源于19世纪末法国人Sir Franis Gahon的工作。
到20世纪90年代，开始作为一个独立学科快速发展起来。
人脸识别研究的发展大致分成三个阶段第一阶段是以Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。
研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度模型。
这阶段的工作特点是识别过程全部依赖于操作人员。
第二阶段是人机交互式识别阶段，其中用几何特征参数来表示人脸正面图像是以Harmon和Lesk为代表，将人脸面部特征用多维特征矢量表示出来，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。
而以Kaya 和Kobayashi为代表，则采用了统计识别的方法、用欧氏距离来表示人脸特征，这两类方法都摆脱不了人的干预。
第三阶段是真正的机器自动识别阶段，近十余年来，随着高速度高性能计算机的发展，人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统，人脸识别技术进人了实用化阶段。
如Eyematic公司研发的人脸识别系统。
我国清华大学的“十五”攻关项目《人脸识别系统》也通过了由公安部主持的专家鉴定。
人脸识别有着广泛的应用领域(1)在安全防范领域中的应用。
社会上有许多重要的部门，如军事、金融、保密等部门都需要对出入人员进行身份识别，以防止信息泄漏和不法现象的发生。
使用该技术可以方便地进行身份识别，而不使被识别者感到不舒服。
(2)在犯罪刑侦领域中的应用。
在刑侦工作中，对罪犯的抓捕是至关重要的一环。
应用人脸识别技术可以依据犯罪嫌疑人的人脸图像对机场、车站、港口等重要交通场所进行监控，从而大大促进了罪犯抓捕工作的开展。
(3)在公共事业领域中的应用。
在现代社会，许多领域都需要对人进行身份验证。
如银行、保险、交通等公工事业部门。
采用传统的密码、IC卡等手段和技术对人进行身份验证具有安全性差，易遗失、易伪造等缺点。
而采用人脸识别技术进行身份验证则能够很好地克服传统身份验证手段和技术的缺点。
因此成熟的人脸识别技术不但具有极大的学术研究价值，而且具有广泛的社会需求和市场领域。
一个成功的具有商用价值的人脸识别系统必将对现实社会带来极大的影响。
当前，人脸识别己成为计算机视觉、模式识别和人工智能等领域的一个研究热点。
我们有理由相信，随着技术的不断发展，人脸识别技术将不断完善，并得到更为广泛的应用。
1.2 论文的研究历史背景及目的近年来，由于视频监控，人机交互和视频检索等应用的需求，视频中的人脸检测研究得到迅速发展。
视频中人脸检测可以划分为三个环节:先提取视频文件中的帧，对图像进行人脸检测，再还原成视频，完成视频中人脸的检测。
人脸检测最初来源于人脸识别。
是指对于任意一副给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态，并把有人脸的地放识别出来。
早期，人脸检测技术主要服务于人脸识别课题的研究；但是，随着生物识别技术的快速发展，入脸检测技术己经被广泛的应用于其它相关领域，产生一定的商业价值。
例如：国家军事、安全系统验证、视频会议、人机智能交，各类金融卡、身份验证等等方面具有重要的应用价值，所以，现在人们有许多人对人脸识别越来越重视了。
人脸检测的研究同时也具有非常重要的的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。
因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。
人脸检测的目的是检测一张图像是否由人脸，如果有人脸，就把它从图像背景中分离出来，然后对特征进行人脸识别。
而在视频中的人脸检测在信息处理中，已经成为是一项相当难突破的技术，越来越受到计算机视觉界的广泛关注，作为这个有价值课题，已经渗透到各不同领域中。
1.3 国内外研究现状三维人脸识别越来越受到研究人员的重视。
国内外都兴起了对三维人脸识别技术研究的浪潮。
1.3.1 国内进展在国内，最早研究人脸检测识别的，当属于中科院计算所跟哈工大的一个联合面像实验室。
该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活跃在人脸识别领域，更可贵的是，在IEEE上面发表了很多paper。
这一点，很值得国内的同行学习。
后来，该实验室，成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨做技术研发和技术支持。
其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。
李子青教授，当年在微软亚洲研究院的时候，就从事人脸识别方面的研究工作。
后来，在中科院组建了专门的人脸识别研究团队。
该研究团队，首先提出了基于近红外的人脸识别技术，并将该项人脸识别技术用于08年北京奥运会。
同时，基于近红外的人脸识别技术，得到了国际上同行业专家的认同和一致肯定。
接着，是清华大学的丁晓青教授。
丁晓青教授在OCR(字符识别)领域，可谓国内第一人。
不过，最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。
不说别的，就只从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的测试结果来看，丁晓青教授的研究团队是唯一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。
由此可见，在国内人脸识别领域来说，她们的算法，在3D领域，绝对排名第一。
1.3.2 国外进展国外主要有美国、欧洲国家、日本等著名的科研机构有美国的MIT和CMU，英国的剑桥大学。
在人脸识别领域中，国际上逐步形成了一下几个研究方向：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于模板匹配的方法、基于KL变换的特征脸方法、基于隐马尔可夫模型的方法和神经网络识别的方法等等。
它们可以被归类到基于显式特征和基于隐式特征的两大类方法中。
发展至今，人脸识别的方法越来越多，最有代表的是基于Haar特征的人脸识别方法是其中较为典型的方法，该算法不仅具有较高的检测率，同时也能够满足实时检测的要求。
基于Haar特征的人脸识别方法始于2001年Paul Viola和Michael Jones两者撰写的一篇论文，他们在论文中提出了Haar特征和Adaboost算法，并利用它们进行人脸检测。
但是此方法只能用于检测正面无旋转的人脸。
为此，Rainer Lienhart等人于2002年对此方法进行了扩展, 增加了倾斜特征的定义，此后此方法被扩展到全旋转缩放情况下的人脸检测。
自从以上几位学者运用基于Haar特征和Adaboost算法进行人脸检测取得长足进步之后，基于Haar特征的人脸检测方法备受专家学者的青睐，国内外相关内容的研究成果也是层出不穷。
1.4 本文的主要工作本文是在人脸特征库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容分为四章，分别如下：（1）第一章：主要介绍了本文的历史背景，着重介绍了人脸检测技术的研究现状以及国内外研究现状，并明确了本文的工作内容和章节安排。
（2）第二章：主要分析几种主流的人脸识别算法和每种算法的优点和劣势，本文在这里主要介绍了三种即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
（3）第三章：本章针对光照不均问题，提出了基于球面谐波基图像的光照补偿算法，用以在任意光照条件下进行人脸识别。
算法份两步进行：光照估计和光照补偿。
（4）第四章：基于几何特征的人脸识别并利用几何特征的方法实现人脸特征识别。
2 人脸识别算法分析主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。