人脸识别技术的研究
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状
一、人脸识别技术的应用背景
随着社会的进步，人们的安全感越来越重要，政府、企业以及各个机构都希望能够实施安全的人员考勤系统。
考勤系统的安全性是考勤系统的重要组成部分，而人脸识别技术就可以满足这一需求。
人脸识别技术是指利用技术工具将一张图片中的人脸图像进行记录、保存、分析和识别的过程，以此来判断图像中的人是否为记录的其中一特定人的身份。
它是利用复杂的数据处理技术分析人脸形状特征，从而实现人脸识别的一种有效的方式。
由于识别过程无需受被识别者的同意，不会受到外来干扰，因此，人脸识别技术被广泛应用于考勤系统中，取代传统的传呼机考勤，使考勤更加安全、便捷。
二、人脸识别技术的研究现状
早在20世纪，科学家就从事人脸识别技术的研究，但是，由于计算能力的受限，在20世纪末，人脸识别技术仍然处于发展初期。
直到90年代中期，随着计算机技术的发展，深度学习技术的应用，及多模态数据的处理等，人脸识别技术逐渐发展成熟。
今天，人脸识别技术已经发展到比较成熟和完善的阶段，可以在各种应用场合使用，如安全监控系统中实现人脸识别，以及智能门禁系统，以及考勤系统等。
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用
基于人工智能的人脸识别技术研究及应用前言随着科技的发展，越来越多的人工智能技术被广泛应用于各个领域中。
其中，人脸识别技术是一项热门的应用之一。
它的重要性在于，它可以为许多日常生活和工作场景提供便利。
本文将介绍基于人工智能的人脸识别技术的研究进展和应用。
一、人脸识别技术的介绍人脸识别技术是一种基于人工智能的模式识别技术，它旨在将人脸中的主要特征提取出来并进行识别。
在实际应用中，人脸识别技术可以用于识别和验证人员身份、智能监控、刑侦和安全防范等方面。
二、人脸识别技术的研究进展1. 人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪50年代，并在1988年开始被商业化。
随着计算机处理速度的提高和机器学习算法的不断改进，人脸识别技术已经取得了重大进展。
2. 人脸识别技术的主要算法目前，人脸识别技术主要采用的算法包括人工神经网络算法、决策树算法和支持向量机算法等。
其中，深度学习算法是目前最火热的一种算法。
它可以处理大量复杂的数据，并通过多层神经网络对数据进行分类和识别。
3. 人脸识别技术的关键技术在实际应用中，人脸识别技术需要面对许多技术难题，如光照、姿态、表情、年龄、人种等方面的干扰。
因此，如何解决这些技术问题，成为了人脸识别技术研究的关键之一。
现在，许多新型的人脸识别技术正在被开发出来，以解决这些问题。
三、人脸识别技术的应用1. 人脸识别技术在安防领域中的应用人脸识别技术已经被广泛应用于安防领域中，如智能门禁、刑侦和巡逻等。
使用人脸识别技术可以使安全检查更加高效和准确，同时也可以防止身份欺骗和非法入侵。
2. 人脸识别技术在社会生活中的应用人脸识别技术不仅可以被应用于安防领域，还可以被应用于社会生活中。
比如，在人脸支付、出入校园和自动签到等方面。
这种技术可以给社会生活带来重大的便利和效率提高。
3. 人脸识别技术在医疗领域中的应用人脸识别技术还可以被应用于医疗领域中，如在病人识别、个性化治疗和健康评估等方面。
人脸识别技术研究及其应用
人脸识别技术研究及其应用随着技术的不断发展，人类已经进入了信息化时代，各种智能设备和应用也随之出现。
在这方面，人脸识别技术是一种比较新的技术，它可以通过对人脸图像的采集、分析、处理等一系列技术手段来识别出人物身份。
人脸识别技术不仅具有高精准度、高效率、易操作等优点，而且在各个领域有广泛的应用。
一、人脸识别技术的研究人脸识别技术的研究可以追溯到上世纪六七十年代，但当时技术水平相对较低，只能对一些简单的人脸图像进行处理，实现人脸的自动识别还有一定的困难。
随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术也得到了快速的发展和应用。
在研究方法上，人脸识别技术主要是采用数字图像处理技术、模式识别技术、人工智能技术等手段进行研究。
数字图像处理技术可以对图像进行预处理，增强图像的质量和信息量。
模式识别技术可以对图像进行分类和识别，从而达到人脸识别的目的。
人工智能技术可以模拟人类的思维和认知过程，更加精准地进行识别。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在各个领域都得到了广泛应用。
下面就一些典型的应用进行介绍：1. 安防领域在安防领域，人脸识别技术可以用于门禁系统、监控系统等。
门禁系统可以通过人脸识别技术自动辨识员工，并记录工作考勤时间等信息。
监控系统则可以通过人脸识别技术识别出重点人员，并及时采取措施，保护重要场所的安全。
2. 社会管理人脸识别技术在社会管理领域也有广泛应用。
例如，在警务系统中，可以将犯罪嫌疑人的照片通过人脸识别技术快速匹配到人口系统中的信息，从而加快犯罪的侦查速度。
在人口普查中，人脸识别技术可以对人口数据进行核验和更新。
3. 金融领域人脸识别技术在金融领域也有广泛应用，尤其是在ATM机、网银等领域。
通过人脸识别技术可以对用户进行身份验证，进一步保证用户财产的安全。
4. 医疗领域在医疗领域，人脸识别技术可以用于病人的身份验证和医生的考勤系统中。
通过人脸识别技术可以避免医疗事故和病人身份混淆。
三、人脸识别技术存在的问题随着人脸识别技术的广泛应用，也暴露出了一些问题，例如：1. 精度问题人脸识别技术存在识别精度不够高的问题。
基于深度学习的人脸识别研究
基于深度学习的人脸识别研究人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用和关注。
随着深度学习技术的发展，人脸识别系统的性能和准确率得到了极大的提升。
本文将介绍人脸识别的原理、深度学习的应用以及当前研究的进展。
一、人脸识别的原理人脸识别是一种通过图像或视频中人脸的特征进行身份认证的技术。
它可以分为两个主要步骤：人脸检测和人脸特征提取。
1. 人脸检测：人脸检测是指在一副图像或视频中找到人脸的位置。
常用的方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
2. 人脸特征提取：人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出有用的信息以进行身份认证。
其中最常用的方法是使用深度学习技术，例如使用卷积神经网络（CNN）可以学习到高级的面部特征。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习在人脸识别领域的应用主要体现在两方面：人脸检测和人脸特征提取。
1. 深度学习在人脸检测中的应用：传统的人脸检测方法通常需要手工设计特征，而深度学习方法通过学习海量的数据，可以自动学习到更高级别的特征。
例如，基于卷积神经网络的人脸检测算法可以通过训练大量的人脸图像，自动学习到人脸的特征，并在测试阶段准确地检测到人脸。
2. 深度学习在人脸特征提取中的应用：深度学习可以学习到更加鲁棒和区分性的特征表达，从而提高人脸识别系统的准确率。
一种常用的深度学习模型是基于卷积神经网络的人脸特征提取算法。
这些算法可以学习到人脸的局部和整体特征，并将其映射为低维的特征向量。
通过计算这些特征向量的相似度，可以进行人脸的比对和识别。
三、当前研究的进展当前，人脸识别领域的研究集中在以下几个方面：1. 大规模数据集的应用：采集和标注大规模的人脸数据集对于深度学习模型的训练至关重要。
研究人员正在开展大规模的数据集收集工作，以提升人脸识别系统的性能。
2. 人脸生成和对抗训练：通过生成对抗网络（GAN）等技术，研究人员可以生成具有逼真度的虚假人脸图像，用于增强训练数据的多样性和鲁棒性。
机器视觉中的人脸识别技术研究
机器视觉中的人脸识别技术研究随着科技的不断进步，机器视觉领域的应用已经越来越广泛。
而人脸识别技术作为机器视觉领域的一个重要分支，也日益成为了研究和应用的热点。
本文将围绕机器视觉中的人脸识别技术展开探讨，主要从技术原理、研究现状以及未来发展方向三个方面进行阐述。
一、技术原理人脸识别技术是基于人脸的特征进行识别的，因此在识别前需要对人脸进行采集和处理。
在采集过程中，通常采用的是摄像机对人脸进行拍摄，最后得到的图像就是后续处理的原始数据。
在处理过程中，需要对人脸进行检测、对齐、特征提取等多个步骤。
其中人脸检测是识别过程中的基础，通常采用的方法有Haar-like特征检测、DPM（Deformable Part-based Model）模型检测等，并且涉及的领域还包括计算机视觉、机器学习等；人脸对齐是为了统一图像中不同人脸的朝向和大小，而采用的方法主要有2D对齐和3D对齐两种方式；特征提取是为了将人脸数据转化为机器可处理的数字格式，而常用的方法则是利用深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）自动学习人脸图像中的特征。
二、研究现状近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术得到了广泛的应用。
在安防监控、金融识别、出入管理等领域中，人脸识别已成为了必备的技术手段。
同时，人脸识别技术还广泛应用于社交网络中，例如人脸美化、人脸变性、面部识别等，这些应用不仅给人们生活带来了便利，而且也拓展了人脸识别技术的研究领域。
目前，国内外的很多科研机构都在人脸识别技术领域开展了大量的研究。
在人脸检测方面，随着机器学习技术的发展，深度学习方法在人脸检测领域得到了广泛的应用。
其目的是为了提高整个人脸识别系统的检测率和准确性。
在人脸识别方面，深度学习也是研究人员们的热门选择。
人脸识别领域中，最先进的技术往往采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行人脸特征提取，通过大规模的人脸数据训练得到模型，具有较高的准确率。
基于图像识别的人脸识别技术研究
基于图像识别的人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来计算机科学领域中非常热门的话题，其可以应用于安保领域、人机交互领域、计算机视觉领域等多个领域。
而基于图像识别的人脸识别技术作为其中的一种，由于其灵敏度高、准确度高等特点得到了人们的广泛应用和研究。
一、人脸识别技术基础1.1 人脸图像采集为了让计算机对人脸进行识别，首先需要采集人脸图像。
常见的采集手段有摄像头、照相机等。
在采集人脸图像的同时，需要注意图像的质量，光照的均匀性、角度等各种因素都会影响人脸识别技术的准确性。
1.2 人脸检测人脸检测是人脸识别技术中非常重要的一环。
简单来说，就是从一张图片中找出脸部区域。
这个问题在计算机视觉中被称为目标检测问题。
常见的人脸检测算法有Haar特征分类器、Viola-Jones算法等。
1.3 人脸关键点定位人脸关键点定位是指定位出人脸的各个特征点，比如眼睛、鼻子、嘴巴等等。
关键点的定位对于后续的特征提取非常重要。
常见的算法有基于模板匹配的算法、基于深度学习的算法等。
1.4 人脸特征提取人脸特征提取是指从采集到的人脸图像中提取能够反映人脸特征的信息。
常见的算法有主成分分析法、线性判别分析法、局部二值模式算子法等。
1.5 人脸识别人脸识别是指根据图像识别技术提取到的人脸特征对人脸进行鉴别的过程。
常见的算法有基于最近邻算法的人脸识别、基于支持向量机的人脸识别等。
二、基于图像识别的人脸识别技术研究进展2.1 基于深度学习的人脸识别技术近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术也不断取得了突破性进展。
深度学习模型能够学习到更为抽象的特征，从而极大地提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
常见的基于深度学习的人脸识别算法有DeepFace、FaceNet、OpenFace等。
2.2 基于模型的人脸识别技术基于模型的人脸识别技术是指通过构建人脸识别模型，对已知的人脸样本进行训练，从而实现对新的未知人脸的识别。
常见的基于模型的人脸识别算法有局部Gabor二值模式算法、自适应特征融合方法等。
人脸识别技术研究背景与方法
人脸识别技术研究背景与方法随着计算机性能的不断提升和深度学习的兴起，人脸识别技术得到了快速发展。
近年来，基于深度学习的方法在人脸识别领域取得了巨大的突破，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，使得人脸识别的准确率得到了大幅提高。
在人脸识别技术的研究方法方面，主要包括以下几个方面：1.预处理：在进行人脸识别之前，需要对原始图像进行预处理，包括去除噪声、图像增强、人脸检测等。
这一步骤对于后续的特征提取和匹配至关重要，能够提高人脸识别的准确度。
2.特征提取：特征提取是人脸识别中的重要步骤，其目的是将图像转换为能够描述人脸特征的向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，这些方法可以帮助减少特征的维度并提取有用的信息。
3.特征匹配：在提取到人脸的特征向量后，需要将其与数据库中的特征向量进行匹配，以确定身份。
常用的匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
为了提高匹配的准确度，可以采用多种特征匹配算法的组合。
4.深度学习：近年来，基于深度学习的方法取得了人脸识别领域的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以自动提取图像中的特征，避免了手工设计特征的繁琐过程，大幅提高了人脸识别的准确度。
5. 数据集和评估：进行人脸识别技术的研究时，常常需要使用大规模的人脸数据集进行训练和测试。
目前比较有代表性的数据集有LFW （Labeled Faces in the Wild）、CASIA-WebFace等。
同时，为了评估算法的性能，需要采用一些评价指标，如准确率、召回率、ROC曲线等。
综上所述，人脸识别技术在背景和方法方面都经历了长时间的研究和发展。
尤其是近年来的深度学习方法的出现，使得人脸识别技术在准确度和稳定性上取得了巨大的提升，为实际应用提供了更可靠的解决方案。
- 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)。
人脸识别技术的研究
1.引言
在信息化飞速发展的今天，计算机的应用领域越来越广，大大减轻了人类的体力劳动和脑力劳动。
在对人的计算机自动身份鉴别系统中，指纹、基因、虹膜等方法都为接触式鉴别手段，需要人为的采样，属侵犯式的识别。
因人脸识别的非接触式特性现以成为计算机领域的一个研究热点，在国内外引起很高的重视，取得了一系列的成果。
在公安、银行、海关等重要部门可以应用人脸识别技术提供方便、高效的检测手段。
虽然人可以毫不费力地识别出人脸及其表情，但要计算机自动准确地识别却困难得多。
因为人脸具有相似的结构，在纹理上也比较接近，人脸识别系统只能利用不同人脸之间的细微差别来实现正确识别的任务。
同时，同一个人在光照、姿态、表情、人脸大小等不同采样条件下所获得的图像有很大的不同，更不用说发型、年龄、化妆以及饰物的变化了，得到的图像可能是正面的也可能是侧面的，此外噪声和掩遮都使问题变得复杂。
可见，人脸识别涉及到图像处理、模式识别、人工智能及生理学等多个学科[1]，使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。
人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[2]：首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。
为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。
2. 人脸识别技术研究的方法
人脸识别的方法大致可以分为基于几何特征、基于代数特征[3]、基于神经网络模型以及基于三维模型等的几大类。
基于几何特征
是在抽取人脸图像上显著特征的相对位置及其参数的基础上进行识别。
最早的人脸识别是用手工的方法确定人脸特征点的位置并将其输入计算机中。
识别工作的流程大体如下：首先检测出面部特征点，通过测量这些关键点之间的相对距离（欧式距离），得到描述每个脸的特征矢量，比如眼睛、鼻子和嘴的位置和宽度，眉毛的厚度和弯曲程度等，以及这些特征之间的关系，用这些特征来表示人脸。
比较未知脸和库中已知脸中的这些特征矢量，来决定最佳匹配[4]。
基于小模板匹配的方法属于几何特征识别，是已知一个小模板，在人脸的大图像中进行匹配，如果匹配成功，就可以确定其坐标位置[5]。
基于几何特征的缺点显而易见，对获得的图像要求很高，特征点的定位非常重要，如果人脸有一定的侧向或有装饰物都会很大程度上影响识别的准确性。
基于代数特征
基于代数特征的人脸识别方法有代表性的是PCA（主元分析法）[6]、K-L（卡胡南－列夫）变换[7]和SVD（奇异值分解）[8]等方法。
其主要思想：对于一副由N个象素组成的图像，可以看作是一个N维矢量空间，采用不同的变换方法，能够有效的提取主分量，通过对人脸样本集的自相关矩阵的特征矢量的选取，构成一个正交的低维人脸空间，从而达到降低冗余、提高识别率的目的。
利用主元分析法（Principle Component Analysis简称PCA）进行识别是由Anderson和Kohonen 提出的。
最早将其用于人脸识别中的是Pentland，并因为它的有效很快流行起来。
简单地说，它的原理就是将一高维的向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并不会损失任何有用信息。
也就是说，通过低维表征的向量和这个特征向量矩阵，可以完全重构出所对应的原来的高维向量。
PCA的工作原理如下：
将第k幅输入看作一个一维向量记作，向量的协主差矩阵记作，，其中，N为人脸图像总数。
为对称矩阵，可以进行对角化：，其中为的特征值，为相应的特征向量，为标准正交系，R 为的秩，，为对角阵，对角线上元素为的各特征值，将在上的投影记为：则。
由此可见在上的投影方差就是对应的特征值，因此采用以下步骤进行特征抽取：
根据各幅人脸图像求出。
求的前M个最大特征值对应的特征向量。
（M<<R）
将各在M个特征向量张成的空间中投影，得到M个投影值，以此M个投影值构成的向量作为原的特征，即完成了高维（R维）向低维（M维）的转化。
K-L变换与SVD分解的思想同PCA都差不多，降维到低维向量空间后要运算的分量大大地减少了。
采用代数特征识别人脸具有以下的特征：良好的稳定性；位移不变性；特征向量与图像的高度成比例变化；转置不变性等。
基于神经网络模型
神经网络由许多并行运算的功能简单的单元组成，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储的并行协同处理，具有良好的容错能力。
神经网络主要的应用是对已经提取主特征的特征值进行分类。
比较成熟的是PCA+ANN(主元分析+人工神经网络)，用K-L+ANN(K-L 变换+人工神经网络)[9]、SVD+ANN(奇异值分解+人工神经网络)，也有直接用NN+NN(神经网络+神经网络)进行人脸识别的，不过这样所要计算的分量太大了，训练与工作的时间要长很多。
有代表性的神经网络模型有：BP网络、RBF网络、Hopfield模型等。
如图所示的是PCA＋BP 神经网络的例子，其中输入层结点的个数与主元分析后低维向量的个数相等输入到BP神经网络的输入层结点中，隐层结点的个数在构造BP网络时就已经定义好了，输出层结点的个数与样本的数量有关，要能达到分类的目的。
基于三维模型
三维人脸识别[10]最初是从几何方法发展来的，出发点是希望利用三维的人脸识别处理技术，解决传统二维照片识别中因为人脸的姿态、光照等对识别造成的干扰问题，在三维的基础上进行特征的提取和识别将有更为丰富灵活详尽的信息可以利用。
三维数据获取已经成为可能(如三维激光扫描技术、CT成像技术、结构光方法等)，使得图形技术得到了应用的可能，可以完成人头三维面貌数据获取。
在合成特定人的头部模型时，需要一个基本头部模型，该模型是一个通用的模型，特定人的模型都可以通过对该模型的修改得到。
人类面部特征的位置、分布基本上是一样的，因而特定人脸的模型可以通过对一个原始模型中的特征和其它一些网络点位置进行自动或交互调整而得到。
系统的内部有一个原始的人头模型，以后所有特定模型的建立都是基于这个原始模型。
基于三维模型的识别方法是未来的对人进行识别的方向，因为在三维模型中，可以对人的头部从任意角度获得信息，具有良好的抗干扰能力，基于三维的人脸识别还需要做很多的工作。
其他方法
HMM（隐马尔可夫模型）方法[11]，利用隐马尔可夫模型对人脸进行描述和识别，不是利用各个器官的数值特征，而是把这些特征和一个状态转移模型联系起来，这种模型既考虑了人
脸的各个器官的不同表象，又考虑了他们的相互关联，比起孤立地利用各个器官的数值特征有概念上的进步。
小波变换[12]是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。
克服了Fourier变换没有任何时域局部化，用于分解信号的基函数是持续时间很短的高频函数和持续时间较长的低频函数。
上述方法的不足之处
基于几何特征的提取方法，由于时间、光照、摄影机角度等不同，人的面部模式也是千变万化的，这给特征提取造成了困难。
基于代数特征的识别法在实际应用中取得了一定的成功。
由于该方法有一定的稳定性、鲁棒性，这使得对表情的描述不够充分，难以用于表情分析。
基于神经网络的方法，结构上类似于人脑，但由于原始灰度图像数据量十分庞大，神经元数目通常很多，训练时间很长，而基于冯诺伊曼结构也受到了限制。
三维人脸识别技术当前还重点停留在理论方法上，研究的效果不很理想。
3. 结束语
人脸识别距真正要达到的目标还有很大的差距，随着科技水平的不断提高，获取特征点的工具准确性的加强，以及人工智能与对人的视觉、认知、生理、表情等技术引入进来，将推动人脸识别技术的发展。
[参考文献]
张翠平，苏光大.人脸识别技术综述.中国图象图形学报，2000（11）
王昆翔，李衍达，周杰.关于人脸图象自动识别研究中的几个问题.公安大学学报，2001（1）周激流，张晔.人脸识别理论研究进展.计算机辅助设计与图形学学报1999（3）。