人脸识别发展史——
人脸识别技术的发展与现状
人脸识别技术的发展与现状近年来，人脸识别技术在全球范围内得到了广泛的应用。
人脸识别可以通过摄像头捕捉人脸图像，然后通过软件识别出图像的各种特征，从而实现对人的身份识别、门禁控制、安全监控等多种应用。
一、人脸识别技术的发展历程早在二十世纪六十年代，人们就开始尝试开发人脸识别技术。
当时人脸识别技术还处在非常初级的阶段，主要采用的是模板匹配法。
这种方法的原理是将人脸图像与数据库中的模板进行比对，从而实现对人脸的识别。
随着时间的推移，人脸识别技术也得到了快速的发展。
在二十一世纪的初期，人脸识别技术开始逐渐向二维、三维、甚至是四维方向发展。
目前，人脸识别技术不仅可以通过静态图像进行识别，还可以通过视频图像进行实时识别，这种技术被称为视频人脸识别技术。
视频人脸识别技术不仅可以用于安全监控，还可以用于人脸情感识别、生物特征识别等多个领域。
二、人脸识别技术的应用领域人脸识别技术目前已经广泛应用于社会生活和商业领域。
在社会生活方面，人脸识别技术被广泛应用于公安系统、银行系统、机场、地铁、电信系统等重要的公共场所。
在商业领域方面，人脸识别技术主要应用于门禁控制、人脸支付、人脸签到等领域。
人脸识别技术对于公安系统的意义非常重大。
人脸识别技术可以通过识别人脸图像中的身份信息，帮助公安系统及时锁定嫌疑人，并追踪犯罪信息。
在银行系统中，人脸识别技术可以通过识别顾客的脸部特征，实现快速识别身份并加强安保。
在机场、地铁、电信系统等重要的公共场所中，人脸识别技术可以通过对无特定人的脸部特征进行识别，为管理者提供特定的安全管理方案。
在商业领域中，人脸识别技术可以应用于门禁控制、人脸支付、人脸签到等领域。
在门禁控制领域中，人脸识别技术可以通过对员工的脸部特征进行识别，更加安全地保证公司的信息安全。
在人脸支付领域中，人脸识别技术可以通过对消费者脸部特征的识别，更加方便地进行支付操作。
在人脸签到领域中，人脸识别技术可以通过对员工脸部特征的识别，提高签到效率，从而节省人力成本。
人脸识别技术的发展历程与应用案例
人脸识别技术的发展历程与应用案例近年来，随着技术的不断发展，人工智能技术愈加成熟，人脸识别技术也逐渐走进人们的日常生活。
人脸识别技术是指基于数字图像处理、模式识别和计算机视觉等技术实现的人脸图像自动识别技术。
它应用广泛，从安保、金融、医疗到生活娱乐等领域都有应用。
下面将介绍一下人脸识别技术的发展历程和应用案例。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的起源可以追溯到上世纪60年代，当时人们开始尝试使用计算机对人脸进行特征提取。
但当时的技术受限于计算机处理速度慢，数据量小等因素，无法实现准确的人脸识别。
直到20世纪90年代后，随着摄像头、计算机性能、算法和人工智能技术的不断改进，人脸识别技术才迎来了大发展。
在21世纪初期，人脸识别技术已经成熟到可应用于实际场景中。
其中，基于2D图像的传统人脸识别技术已经广泛应用于警务、金融、教育等领域。
而近年来，基于3D面部识别的技术已经开始发展，并且具有更高的精度和准确性。
二、人脸识别技术的应用案例1.公安领域在公安领域，人脸识别技术被广泛应用于视频监控、刑侦案件排查等方面。
以短视频平台为例，平台可以很好地根据用户的面部特征，快速呈现相关的短视频，这需要人脸识别技术的支持。
在刑侦领域，人脸识别技术有助于公安人员迅速通过视频监控系统辨认犯罪嫌疑人并加以抓捕，提高了破案效率。
2.金融领域在金融领域，人脸识别技术可以应用于ATM机、移动支付等方面，提高用户支付的安全性。
同样，人脸识别技术可以较高的精度通过检测用户脸部的重要性特征来防止账号被盗用。
3.医疗领域在医疗领域，通过人脸识别技术，医生可以在临床中更准确地诊断疾病，减少漏诊和误诊的情况。
同时，该技术可以用于医院内患者的身份识别和在医疗设备启动时的身份核验，提高医院管理运营的效率。
4.生活娱乐领域在生活娱乐领域，人脸识别技术的应用更多是智能家居、人脸支付、虚拟游戏等领域。
例如，在智能家居中，人脸识别可以根据个人的面部特征，配置家庭的创意和娱乐环境，提高居住体验。
人脸识别技术的发展历程及未来发展趋势
人脸识别技术的发展历程及未来发展趋势近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术也得到了飞速的发展。
这种技术可以通过人脸图像中的特征来确认一个人的身份，并且可以应用于多个领域，例如安全管理、金融、医疗等等。
一、人脸识别技术的发展历程早期的人脸识别技术是基于2D图像的，主要是通过比对静态图像来进行人脸识别。
这种技术在识别效率和准确度上存在着一定的问题，例如对于相似的人脸、角度、光线等识别难度较大。
随着3D扫描技术的发展，3D人脸识别技术应运而生。
这种技术可以捕捉到脸部的三维空间信息，从而在一定程度上解决了2D 图像的缺陷，并且可以更准确地进行人脸识别。
近年来，研究人员将深度学习算法应用于人脸识别技术中，这种技术称为深度学习人脸识别技术。
通过深度学习算法，可以自动提取人脸图像中的特征，从而保证了识别的准确度和效率。
总之，人脸识别技术经历了从2D到3D再到深度学习的发展历程，取得了重大突破和进展。
二、人脸识别技术的当前应用情况在现代社会中，人脸识别技术已经得到了广泛的应用。
例如，政府机构可以利用这种技术来保护国家安全，例如使用人脸识别技术来确保机场、车站等公共场所的安全。
此外，人脸识别技术也被广泛地应用于商业领域。
商家可以使用这种技术来保护商业机密，并且可以根据客户的面部信息来提高产品销售和广告投入的效果。
另外，人脸识别技术也可以应用于金融领域和医疗领域。
在金融领域，人脸识别技术可以被用于验证客户的身份，并且可以在保证个人隐私的同时提高交易的安全性。
在医疗领域，人脸识别技术可以被用于医疗记录的管理，从而为患者提供更加有效的医疗服务。
三、人脸识别技术的未来发展趋势未来，人脸识别技术将继续得到发展。
以下是其未来发展趋势的预测：1.提高技术性能未来的人脸识别技术将会提高技术性能，从而可以更加精确地进行人脸识别。
例如，技术将会更好地应对嘴巴和眼睛遮挡问题，并且对于同时识别多个人的场景将会更加完美。
2.增强隐私保护措施由于人脸识别技术具有一定的隐私风险，因此隐私保护措施将变得更加重要。
人脸识别技术的发展历程与应用
人脸识别技术的发展历程与应用随着科技的不断发展，人们的生活越来越依赖于科技，人脸识别技术也是近年来快速发展的一项技术。
对于许多人来说，人脸识别技术已经不是陌生的概念了。
人脸识别技术早在上世纪70年代就开始应用于生活中，而近年来随着技术不断改进和应用场景越来越广泛，人脸识别技术的发展历程也变得越来越迅速。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的起源可以追溯到上世纪70年代，当时的技术还十分原始，只能识别二值图像上的特征点。
80年代初，随着电视技术，数字图像处理以及计算机技术的快速发展，人脸识别技术逐渐得到了改进。
1991年，首个基于人脸识别技术的商业项目诞生。
1992年，美国M.I.T推出了名为"Eigenface"的人脸识别技术，这一技术不但可以在识别人脸的基础上还可以通过图像数据的处理生成人脸图像。
进入21世纪，随着深度学习、机器学习等相关技术的快速发展，人脸识别技术的性能得到了很大的提升。
2010年，美国M.I.T 的Ryan、Evan等人提出了DeepFace系统，这一技术在Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集进行测试，识别率达到了97.35%。
随着科技的进步，现在的人脸识别技术已经非常成熟，准确率远高于人类，而且还可以通过增加数据量和改进深度学习算法等方式提高技术的识别准确率。
二、人脸识别技术在生活中的应用1. 安防领域人脸识别技术在安防领域中得到了广泛应用，如在银行、机场、地铁站等公共场所可以看到人脸识别技术的应用。
这种技术可以通过对比数据库中的人脸信息进行识别，从而达到防止恶意进入、保障人员安全等目的。
另外，人脸识别技术还能够高效地识别危险人物，为公共安全保驾护航。
2. 消费支付领域人脸识别技术也被广泛应用在消费支付领域。
通过人脸识别技术，用户就可以直接扫描自己的脸部进行付款。
虽然这种支付方式一开始存在一定的安全隐患，但是随着技术的不断改进以及数据加密等技术的应用，许多用户便开始接受这种支付方式。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用随着科技进步，人脸识别技术在现代社会中的应用越来越广泛。
人脸识别技术指的是通过计算机处理，将图像中的人脸与数据库中的人脸进行匹配，从而实现识别和判别的一项技术。
本文将从历史发展、技术原理、应用领域以及存在的问题等方面进行探讨。
一、历史发展人脸识别技术源远流长，最早可以追溯到20世纪60年代。
当时，计算机科学家Ira Frischloff和Woodrow Bledsoe合作开发出了一款名为“On-Sight”（在视野内）的计算机程序，可以在退出5类之一的4000张照片中识别出人脸。
此后，随着技术的不断深入，人脸识别技术得到了蓬勃发展，应用场景也越来越广泛。
二、技术原理人脸识别技术主要由三个部分组成：采集、特征提取和匹配。
1.采集：通过摄像头采集人脸图像；2.特征提取：对采集的人脸图像进行处理和分析，提取其关键特征，并将其转化为数字形式；3.匹配：将已知的人脸信息与采集的人脸信息进行比对，以确定其匹配度。
三、应用领域人脸识别技术具有广泛的应用前景，在各行各业中都有着重要的作用。
1.安防领域：随着公共安全意识的提高，人脸识别技术在安全领域得到广泛运用，如在监控系统中进行人脸识别，进行安全保障。
2.金融领域：人脸识别技术已经逐渐被应用于金融领域，在ATM机等场合可以用来确认用户的身份信息，提升安全性。
3.社交领域：在社交网络等应用中，人脸识别技术可以用于识别面部表情，从而帮助机器更好地理解人的情感和反应。
4.医疗领域：在医疗领域，人脸识别技术可以用来确定患者的身份信息，如确认病人就医、领取药品等。
四、存在的问题尽管人脸识别技术在各个领域得到广泛应用，但其也存在一些问题和颠覆。
1.隐私保护问题：在人脸识别技术的应用过程中，可能会泄露个人隐私数据，如人脸信息和身份证明，导致隐私泄漏的风险.2.算法不准确：人脸识别技术在处理极端情况下存在误识别的情况。
比如在光线不足的情况下，识别精度可能会大幅度下降。
人脸识别发展史——
人脸识别发展史——人脸识别的研究历史比较悠久。
高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。
但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。
最早的AFR1的研究论文见于 1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。
尤其是1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。
几乎所有知名的理工科大学和主要IT 产业公司都有研究组在从事相关研究。
表 1 人脸识别发展历史简表人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。
为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1 所示。
该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。
下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍。
第一阶段（1964 年~1990年）这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法。
这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。
人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。
较早从事AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。
金出武雄于 1973 年在京都大学完成了第一篇AFR 方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学（CMU）机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。
人脸识别技术的发展和应用前景
人脸识别技术的发展和应用前景随着科技的发展，人脸识别技术越来越成熟。
它不仅能够帮助人们解决生活中的问题，也能够在商业、安全等领域发挥重要作用。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术最初是在20世纪60年代由美国的研究人员提出的，但当时的技术还比较原始，准确率低。
从20世纪90年代开始，随着计算机图像处理技术的飞速发展，人脸识别技术得到了快速发展，准确度也大大提高。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，在人脸识别算法、硬件设备、数据采集和处理等方面得到了不断地升级和改进。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
在车站、机场、地铁等管控场所，可以通过安装人脸识别设备来实现快速识别旅客身份，从而提升安全管理水平。
在商场、宾馆、银行等地，也可以通过人脸识别技术来防止犯罪和诈骗行为的发生。
此外，在智能家居领域，人脸识别技术也可以用于门禁系统、智能家居安全等方面，提升居民的生活安全保障。
三、人脸识别技术的应用效果人脸识别技术可以大大提高安全性和便利性。
通过人脸识别技术，可以准确地辨别出用户的身份，从而增加安全性；另一方面，消费场所的自助结算系统，也可以为消费者带来更加便捷的消费体验。
此外，人脸识别技术还可以用于公共信息查询、人员出入管理、事件追溯等方面，在提高服务效率的同时，还可以增加安全保障。
四、人脸识别技术的未来前景未来，人脸识别技术还有可能在医学、金融等领域发挥更加重要的作用。
在医疗领域，人脸识别技术可以应用于患者身份确认、医学诊断等方面，帮助医护人员提升工作效率。
在金融领域，人脸识别技术可以帮助实现更加便捷的支付和理财功能，从而提升用户体验和金融产品的竞争力。
总之，人脸识别技术是一项非常重要的技术，它的应用范围广泛，也会不断地在各个领域中得到拓展和应用。
相信随着技术的发展，人脸识别技术的应用效果和前景也会越来越好。
人脸识别技术的发展与争议
人脸识别技术的发展与争议人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和比对，来识别和验证个体身份的技术。
随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，如安全监控、金融支付、社交媒体等。
然而，随之而来的是对于人脸识别技术的争议。
本文将探讨人脸识别技术的发展历程以及相关的争议。
人脸识别技术的发展历程早期发展人脸识别技术的起源可以追溯到20世纪60年代。
当时，研究人员开始尝试使用计算机来自动识别人脸。
然而，由于当时计算机处理能力的限制以及数据集的不足，这些早期的尝试并没有取得很大的突破。
特征提取与模式匹配随着计算机处理能力的提升和大规模数据集的建立，研究人员开始将注意力转向特征提取和模式匹配算法。
通过提取人脸图像中的特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，然后将这些特征与已知的人脸模板进行比对，从而实现人脸识别。
这种方法在一定程度上提高了人脸识别的准确性和可靠性。
深度学习的兴起近年来，深度学习技术的兴起为人脸识别技术带来了革命性的突破。
通过使用深度神经网络，可以自动学习和提取人脸图像中的特征，并进行更加准确和高效的人脸识别。
深度学习技术的应用使得人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
人脸识别技术的应用领域安全监控人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。
通过将摄像头与人脸识别系统相结合，可以实现对特定区域内的人员进行实时监控和识别。
这种技术可以应用于公共场所、企事业单位等地方，提高安全防范能力，减少犯罪行为的发生。
金融支付人脸识别技术在金融支付领域也有广泛应用。
通过将用户的人脸信息与其银行账户绑定，可以实现无需密码或卡片的支付方式。
这种方式不仅提高了支付的便利性，还增加了支付的安全性，防止了密码泄露和盗刷等风险。
社交媒体人脸识别技术在社交媒体领域也有着重要的应用。
通过识别和标记人脸，社交媒体平台可以自动帮助用户识别和标注照片中的人物，并进行智能推荐和社交关系分析。
这种技术不仅提高了用户体验，还为社交媒体平台提供了更多的商业机会。
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人脸识别的研究历史比较悠久。
高尔顿(Galton)早在 1888 年和 1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。
但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。
最早的AFR1的研究论文见于 1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。
尤其是 1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。
几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。
表 1 人脸识别发展历史简表人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。
为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将 AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1 所示。
该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。
下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍。
第一阶段（1964 年~1990年）这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法。
这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。
人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。
较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。
金出武雄于 1973 年在京都大学完成了第一篇 AFR 方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学（CMU）机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。
他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。
总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段（1991 年~1997年）这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET 人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。
美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。
其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里（Brunelli）和波基奥Poggio）于 1992 年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。
这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观（Appearance- based）的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔（Belhumeur）等提出的 Fisherface 人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。
该方法首先采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA，亦即特征脸）对图像表观特征进行降维。
在此基础上，采用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。
该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的 LDA 判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹（Moghaddam）则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。
该方法通过“作差法”，人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类（类内差和类间差）分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析（PCA）技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策（最大似然或者最大后验概率）的方法来进行人脸识别。
脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic Graph Matching，EGM) 也是在这一阶段提出的。
其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征—— Gabor变换12特征，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何关系。
对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。
最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。
该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。
近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(Rockefeller University)的艾提克（Atick）等人提出的。
LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA 相比，LFA 在全局 PCA 描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。
LFA技术已商业化为著名的 FaceIt 系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的 FERET 项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。
FERET 项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的 AFR 技术。
该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建 FERET 人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。
该项目分别于 1994 年，1995年和 1996 年组织了 3 次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。
该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型（Flexible Models）——包括主动形状模型（ASM）和主动表观模型（AAM）是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。
ASM/AAM 将人脸描述为 2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模（PCA），然后再进一步通过 PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。
柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。
柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准（Face Alignment）和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。
从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段（1998 年~现在）FERET’96 人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。
因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。
与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。
为此，美国军方在 FERET 测试的基础上分别于 2000 年和 2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯（Georghiades）等人提出的基于光照锥(Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。
为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的 7 幅同一视点图像恢复物体的 3D 形状和表面点的表面反射系数（传统光度立体视觉能够根据给定的 3 幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向），从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。
识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。
支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。
通常有三种策略解决这个问题，即：类内亦称窗口傅里叶变换或短时傅里叶变换(Short Time FourierTransformation,STFT)，1946 年Gabor提出。
差/类间差法、一对多法（one-to-rest）和一对一法（one-to-one）。
布兰兹（Blanz）和维特（Vetter）等提出的基于 3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。
该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在 3D形状和纹理统计变形模型（类似于 2D时候的 AAM）的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。
Blanz 的实验表明，该方法在 CMU-PIE（多姿态、光照和表情）人脸库和FERET 多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001 年的国际计算机视觉大会（ICCV）上，康柏研究院的研究员维奥拉（Viola）和琼斯（Jones）展示了他们的一个基于简单矩形特征和 AdaBoost 的实时人脸检测系统，在 CIF 格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒 15 帧以上。
该方法的主要贡献包括：1）用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征；2）基于 AdaBoost 将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法；3）采用了级联（Cascade）技术提高检测速度。
目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。
这为后端的人脸识别提供了良好的基础。