人脸识别介绍
人脸识别介绍范文
人脸识别介绍范文人脸识别是一种通过计算机技术识别和确认人脸的技术。
它基于人脸的独特特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等，通过采集和分析图像或视频中的人脸信息，进行身份确认或者认证。
人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用和发展。
人脸识别技术主要包括图像采集、人脸检测、特征提取和匹配识别四个主要步骤。
首先，图像采集是通过摄像头、红外线摄像头等设备采集到人脸图像。
然后，人脸检测是在采集的图像中识别出人脸的位置和角度。
接下来，特征提取是通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子等。
最后，匹配识别是将提取出的人脸特征与数据库中已有的人脸进行比对，以确认身份或者认证。
人脸识别技术的优点之一是非接触式识别，用户只需在相机的视野范围内，不需要进行任何操作，自动实现识别。
这种无接触的特点使得人脸识别技术在一些需要快速识别大量人员的场景中具有较大的优势，如机场、车站、商场等地的安全检查、通行管理等。
另外，人脸识别技术的准确性也随着技术的迭代上升，现在已经可以达到较高的识别准确率，可以满足大部分实际应用的需求。
人脸识别技术在社会安全领域有广泛的应用。
例如，人脸识别技术可以用于刑侦领域中的追踪犯罪嫌疑人和寻找失踪人口。
通过对摄像头所获取的视频进行人脸识别，可以对犯罪嫌疑人进行准确的追踪和捕获。
此外，人脸识别技术还可以用于边境安全和公共场所的监控。
通过对人脸图像进行实时识别，可以及时发现不法分子或者危险情况，确保社会秩序和公共安全。
此外，人脸识别技术还可以在商业领域发挥重要的作用。
比如，在零售行业，人脸识别技术可以用于顾客的准确识别和个性化推荐服务。
商家可以通过顾客的人脸信息，了解顾客的购买习惯和兴趣爱好，并根据这些信息提供相应的产品推荐和优惠活动，提高顾客的满意度和购买率。
此外，人脸识别技术还可以用于金融领域中的身份认证，提高账户的安全性和用户的便利性。
然而，人脸识别技术也存在一些挑战和争议。
首先，随着人脸识别技术的普及和使用，个人隐私问题变得尤为重要。
人脸识别技术方案
人脸识别技术方案人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别等技术，对人脸图像进行分析和比对，从而实现对人脸身份的自动识别与验证的技术。
它具备高效、准确、便捷等特点，在安全、身份认证、门禁控制、人员管理等领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍人脸识别技术的工作原理和应用场景，并提出一种人脸识别技术方案。
一、人脸识别技术的工作原理1. 图像采集：人脸识别技术的前提是获取到人脸图像信息。
一般通过摄像头等设备对目标人物进行拍摄，获取到人脸图像。
图像采集需要注意光线、角度等因素的影响，以获得清晰的人脸图像。
2. 图像预处理：获得的人脸图像需要进行预处理，包括去噪、对齐、归一化等步骤。
预处理能够提高图像的质量，减少噪声干扰，使得后续的特征提取和比对更加准确、稳定。
3. 特征提取：在预处理之后，需要从图像中提取人脸的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法能够将人脸图像转化为特征向量的形式，实现对人脸的定量描述。
4. 特征匹配：将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行匹配比对，确定人脸的身份。
匹配算法可以采用欧氏距离、余弦相似度等方法进行计算，找出与输入人脸最相似的特征向量。
5. 判定与识别：根据特征匹配的结果，系统可以判定输入人脸的身份是否与数据库中的数据匹配，从而实现人脸的识别。
如果匹配成功，则可以进行相应的操作，比如门禁开启、身份验证等。
二、人脸识别技术的应用场景1. 安防领域：人脸识别技术可以应用于视频监控系统，实时监测和识别人脸，对可疑人物进行报警，提高安全防范水平。
同时，在边境口岸、机场等地，可以通过人脸识别系统对人员进行快速的识别和监测。
2. 身份认证：通过人脸识别技术，可以对个人身份进行快速准确的验证。
在金融、电子商务等领域，可以用于用户登录、支付验证等环节，提高用户交易的安全性。
3. 出入控制：人脸识别技术可与门禁系统结合，实现对人员进出的控制。
如何进行人脸识别和身份验证
如何进行人脸识别和身份验证人脸识别和身份验证技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
它们被广泛应用于各个领域，如支付系统、手机解锁、安全通行、追踪犯罪嫌疑人等。
本文将介绍人脸识别和身份验证的基本原理、常见应用以及一些潜在的问题。
一、人脸识别的基本原理人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行特征提取和匹配的技术，以识别和验证个体身份。
它的基本过程包括四个步骤：图像获取、人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
1.图像获取：通常使用摄像头、相机或其他图像设备来获取人脸图像。
这些图像可以是静态图像或视频流。
2.人脸检测：在图像中检测出人脸的位置。
常见的方法有Haar特征检测、人工神经网络等。
这一步通常涉及到人脸姿势、光照变化和遮挡的问题。
3.人脸特征提取：从人脸图像中提取出具有识别特征的信息。
这些特征通常是人脸的几何和纹理特征，如眼睛的位置、鼻子的形状、嘴巴的轮廓等。
4.人脸匹配：将提取到的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行比对。
比对方法通常是计算两个特征向量之间的相似度或距离。
如果相似度高于一定阈值，则认为匹配成功，否则认为匹配失败。
二、身份验证的基本原理身份验证是一种通过验证个体的身份证明来确定其真实性和合法性的过程。
在人脸识别中，身份验证是指将识别到的人脸与事先已知的身份进行比对，以确认是否匹配。
身份验证的基本过程一般可以分为以下几个步骤：1.注册：用户首先需要在系统中注册自己的人脸信息。
这一步骤包括拍摄人脸照片、提取特征并存储到数据库中。
2.识别：当用户需要进行身份验证时，系统会获取用户当前的人脸图像，并提取特征。
3.比对：系统将提取到的人脸特征与数据库中已注册的人脸特征进行比对。
如果相似度高于事先设定的阈值，则认为是同一人，验证成功。
4.输出结果：系统根据比对结果返回验证成功或验证失败的信息。
三、人脸识别和身份验证的应用人脸识别和身份验证技术已经在各个领域得到广泛应用。
1.支付系统：在支付宝等移动支付平台上，用户可以使用人脸识别进行支付，提高支付的安全性和便利性。
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的技术。
它具有快速、准确、非接触等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
本文将详细介绍人脸识别技术的应用场景以及使用方法。
一、应用场景1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用是最为广泛的。
它可以用于身份识别与验证，例如在边境安全控制、机场安检、银行系统中，通过人脸识别来确认身份，提高安全性。
此外，人脸识别还可以用于犯罪侦查，通过与数据库中的犯罪嫌疑人照片比对，协助警方追踪犯罪嫌疑人。
2. 出入管理：人脸识别技术在出入管理方面也有重要的应用。
传统的刷卡或密码方式容易被冒用，而人脸识别技术通过与注册的人脸图像比对，可以实现更加安全的出入管理。
这在企业、学校、公共场所等都有广泛的应用，可以提高出入安全性、减少人力成本。
3. 金融领域：人脸识别技术也在金融领域得到了广泛应用。
例如，可以用于人脸支付，用户无需携带银行卡或手机，通过人脸识别技术即可完成付款。
此外，人脸识别还可以用于ATM机的安全认证，提高提款的安全性。
4. 教育领域：人脸识别技术在教育领域也逐渐得到应用。
例如，可以用于学生考勤系统，通过人脸识别技术可以准确记录学生的出勤情况，提高教学管理效率。
另外，人脸识别还可用于学生监控系统，通过人脸识别来确保学生的安全，避免校园欺凌等问题。
5. 智能家居：人脸识别技术还可以应用于智能家居，例如通过人脸识别来实现智能门锁的自动开关。
家庭成员只需通过人脸识别即可进出门，提高家庭安全性，免去了使用钥匙、刷卡等的麻烦。
二、使用方法1. 数据采集与预处理：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为训练样本。
采集时应充分考虑不同人的不同面部表情、角度和光照等因素。
采集的图像需要进行预处理，包括去除噪声、对齐姿态、人脸检测等操作。
2. 特征提取与建模：接下来，需要提取人脸图像中的特征信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)和局部二值模式(LBP)等。
人脸识别的技术流程
人脸识别的技术流程人脸识别技术是一种通过计算机系统识别和验证人脸特征的技术，它已经广泛应用于安防监控、手机解锁、门禁系统等领域。
人脸识别技术的流程一般包括人脸采集、人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等步骤。
下面就人脸识别技术的流程进行详细介绍。
1. 人脸采集人脸采集是人脸识别技术的第一步，通过摄像头或者其他传感器设备采集到人脸图像或视频。
采集到的人脸图像可能受到光照、角度、表情、遮挡等因素的影响，因此在后续的处理中需要对图像进行预处理和增强。
2. 人脸检测人脸检测是指在采集到的图像或视频中自动识别出人脸所在位置的技术。
这一步通常采用计算机视觉技术，通过检测人脸的轮廓、肤色、特征点等方式来确定人脸的位置和大小。
3. 人脸对齐人脸对齐是在人脸检测的基础上，将检测到的人脸图像进行校正，使其能够对齐标准的正脸位置。
对齐后的人脸图像能够减小不同角度、光照等因素对后续处理的影响。
4. 人脸特征提取人脸特征提取是将经过对齐的人脸图像转换为特征向量的过程。
通常采用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、高斯混合模型（GMM）、深度学习等。
这些方法能够提取人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置信息以及纹理特征等。
5. 人脸匹配人脸匹配是将提取到的人脸特征向量与数据库中的人脸特征向量进行比对，从而确定输入的人脸属于数据库中的哪一个人。
在人脸匹配过程中，通常使用的方法有欧氏距离、余弦相似度、支持向量机（SVM）等。
根据比对结果，系统可以输出识别的人脸对应的身份信息。
6. 决策与应用在人脸匹配完成后，系统会根据设定的阈值来判断人脸识别的结果。
如果匹配结果符合预设条件，则系统可以进行相应的决策，例如开启门禁、解锁手机、进行报警或者记录识别结果等。
如果匹配结果不符合条件，则可以进行相应的拒绝或者记录。
人脸识别技术的流程包括人脸采集、人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取、人脸匹配和决策与应用这几个基本步骤。
通过这些步骤，人脸识别系统能够实现对人脸图像的快速、准确的识别和验证，为各种安防、生活场景带来了很大的便利和安全保障。
人脸识别方法
人脸识别方法人脸识别是一种通过技术手段对人脸图像进行识别和验证的技术，它在安防监控、手机解锁、人脸支付等领域有着广泛的应用。
目前，人脸识别方法主要包括传统的基于特征的方法和深度学习方法两大类。
传统的基于特征的人脸识别方法主要包括几何特征法、灰度特征法和皮肤特征法。
几何特征法是通过提取人脸图像中的几何特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置关系，然后进行匹配和识别。
而灰度特征法则是通过提取人脸图像的灰度特征，如纹理、边缘等信息，进行模式匹配和识别。
皮肤特征法则是通过提取人脸图像中的皮肤颜色特征，进行肤色分割和识别。
这些方法在一定程度上可以实现人脸识别的功能，但是对于光照、表情、姿态等因素的影响较大，识别率不稳定。
深度学习方法是近年来人脸识别领域的研究热点，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，提取人脸图像中的高级抽象特征，然后进行分类和识别。
RNN则可以对人脸图像序列进行建模和学习，实现对视频中的人脸进行识别和跟踪。
深度学习方法在大规模数据集上训练后，可以取得较高的识别准确率和鲁棒性，对光照、遮挡、姿态等因素具有较强的鲁棒性。
除了以上介绍的方法外，人脸识别还可以结合多模态信息，如结合人脸和声纹、指纹等信息进行融合识别，提高识别的准确率和安全性。
同时，人脸识别方法还可以结合三维信息，如使用三维人脸重建技术，提高对光照、姿态等因素的鲁棒性。
总的来说，人脸识别方法经过多年的发展和研究，已经取得了较大的进展。
传统的基于特征的方法和深度学习方法各有优势，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
未来，随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别方法将会更加准确和稳定，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
人脸识别技术介绍
人脸识别技术介绍人脸识别技术是一种基于人脸图像或视频的生物识别技术，通过对人脸的特征进行提取、比对和识别，来辨别身份。
随着计算机视觉和模式识别的不断发展，人脸识别技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将就人脸识别技术的原理、应用和挑战进行介绍。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要基于三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
1. 人脸检测人脸检测是人脸识别技术的第一步，其目的是在图像或视频中准确地定位和标记出人脸的位置。
常用的人脸检测算法包括Haar级联分类器、卷积神经网络等。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像或视频中的关键特征提取出来的过程，以便后续的比对和识别。
常见的人脸特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
3. 人脸匹配人脸匹配是将提取到的人脸特征与已有的人脸数据库进行比对和匹配，以确定其身份。
匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 安全领域人脸识别技术可应用于个人手机、电脑、门禁系统等的解锁和身份认证，以加强安全性。
此外，它还可用于公共场所的视频监控系统，帮助监测和追踪嫌疑人。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域广泛应用于个人银行卡的开户、支付验证、ATM机取款等环节，提高了交易安全性和便利性。
3. 教育领域人脸识别技术可应用于学校考勤系统，实现学生考勤的自动化和准确性，减轻了教师的工作负担。
同时，它还能用于校园安全，及时识别陌生人员或追踪学生动向。
4. 社交娱乐领域人脸识别技术可以应用于人像摄影、手机相册分类以及人脸美颜等领域，提供个性化和便捷的用户体验。
三、人脸识别技术的挑战尽管人脸识别技术有着广泛的应用前景，但在实际应用中仍面临一些挑战。
1. 光照和角度变化光照和角度的变化会影响人脸识别算法的准确性，特别是在复杂的光照环境下，如夜晚或背光情况。
2. 遮挡问题面部遮挡也是人脸识别技术面临的挑战之一，如戴墨镜、口罩等，都会降低人脸的可识别性能。
计算机软件的人脸识别和指纹识别技术介绍
计算机软件的人脸识别和指纹识别技术介绍一、人脸识别技术介绍人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行处理和分析，从而实现对人脸的自动识别和辨认的技术。
它利用数学和模式识别方法，对人脸图像进行特征提取和匹配，从而达到识别和辨认的目的。
人脸识别技术主要分为三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
首先，人脸识别技术需要通过人脸检测算法从图像中检测到人脸位置。
常见的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
这些算法通过对图像进行滑动窗口检测或者级联分类器的方式，从图像中找到人脸的位置。
其次，人脸识别技术需要对检测到的人脸进行特征提取。
传统的人脸特征提取方法主要包括局部特征模型、基于统计的模型、基于形状的模型等。
这些方法通过对人脸图像中的关键特征点进行提取和描述，从而构建人脸的特征向量表示。
此外，近年来，借助于深度学习技术的发展，出现了更加强大的人脸特征提取方法，如卷积神经网络。
最后，人脸识别技术需要对提取的人脸特征进行匹配和识别。
常见的人脸匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
这些算法通过计算待识别人脸的特征向量与已有人脸特征库中的特征向量之间的相似度，来进行人脸的匹配和识别。
二、指纹识别技术介绍指纹识别技术是一种通过计算机对指纹图像进行处理和分析，从而实现对指纹的自动识别和辨认的技术。
它依靠指纹的独特性和不可伪造性，将指纹图像转化为模版信息，实现对指纹的识别。
指纹识别技术主要分为三个步骤：指纹图像采集、指纹图像预处理和指纹特征提取。
首先，指纹识别技术需要通过指纹图像采集设备采集到被识别者的指纹图像。
常见的指纹图像采集设备包括光学指纹采集器、电容式指纹采集器等。
这些设备通过对指纹的光学或电容特性进行检测，将指纹图像转化为数字信号，供计算机进行处理。
其次，指纹识别技术需要对采集到的指纹图像进行预处理。
预处理包括图像增强、过滤噪声、图像配准等步骤。
这些步骤主要是为了提高指纹图像的质量，减少噪声干扰，并使得指纹图像在后续的处理和分析中更加准确。
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人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。
从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段：1. 基于简单背景的人脸识别这是人脸识别研究的初级阶段。
通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。
但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。
2. 基于多姿态/表情的人脸识别这是人脸识别研究的发展阶段。
探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。
3. 动态跟踪人脸识别这是人脸识别研究的实用化阶段。
通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。
4. 三维人脸识别为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。
人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面：1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。
2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。
3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。
4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。
人脸识别流程1图像预处理1.1 图像去噪一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。
根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域预处理特征抽取人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库不同，噪声的融入也有多种方式：1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地引入噪声信号；2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。
或采集装置的抖动，也会引入噪声，使图像变的模糊不清；3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。
这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。
对于用于人脸识别的图像。
由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。
对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。
消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。
主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。
1.2 增强对比度为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。
增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。
“S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。
而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。
将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。
文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+⨯+⨯+⨯=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。
文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。
2 人脸检测与定位人脸自动识别系统包括两个主要技术环节：人脸检测与定位和特征提取与人脸识别。
人脸检测与定位是指检测图像中是否有人脸，若有，将其从背景中分割出来，并确定其在图像中的位置。
在某些可以控制拍摄条件的场合，如警察拍罪犯照片时将人脸限定在标尺内，此时人脸的定位很简单。
证件照背景简单，定位也比较容易。
在另一些情况下，人脸在图像中的位置预先是未知的，比如在复杂背景下拍摄的照片，这时人脸的检测与定位将受到以下因素的影响：1.人脸在图像中的位置、角度及人物的姿势；2.图像中人脸区域的不固定尺度；3.光照的影响。
轮廓和肤色是人脸的重要信息，具有相对的稳定性并且和大多数背景物体的颜色相区别。
因此可以针对彩色图片利用肤色特征进行快速的人脸检测。
基于特征检测方法的基本思想是：首先建立并利用肤色模型检测出肤色像素，然后根据肤色像素在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域，最后利用其他特征进行验证。
由于眼睛在人脸中相对位置固定，而且与周围面部区域灰度差别较大，所以在各个人脸候选区域中，指定眼睛可能存在的位置范围，并在该范围内用一系列阙值进行二值化处理，看能否搜索到代表瞳孔所在位置的两个黑色区域。
如找到，则判为人脸。
进一步的确定可再进行唇部检测，因为唇部一般位于人脸的下三分之一处，所以人脸位置初步确定后，可在下三分之一位置搜索唇形，使用方法是排除红色法。
此技术也称基于眼唇定位技术。
3 特征提取与人脸识别特征提取之前一般需要做几何归一化和灰度归一化的工作。
前者是指根据人脸定位的结果将图像中的人脸区域调整到同一位置和大小；后者是指对图像进行光照补偿等处理，以克服光照变化的影响。
提取出待识别的人脸特征之后，即可进行特征匹配。
这个过程是一对多或一对一的匹配过程，前者是确定输入图像为图像库中的哪一个人，后者是验证输入图像的人的身份是否属实。
以上两个环节的独立性很强。
在许多特定场合下人脸的检测与定位相对比较容易，因此，特征提取与人脸识别环节得到了更广泛和深入的研究。
3.1 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别中的核心步骤，直接影响识别精度。
由于人脸是多维弹性体，易受表情、光照等因素影响，提取特征的困难较大。
特征提取的任务就是针对这些干扰因素，提取出具有稳定性、有效性的信息用于识别。
人脸特征是识别的重要依据之一。
检测定位过程中也会用到人脸特征。
其中统计特征和灰度特征是在人脸定位和特征提取过程中常用到的两类特征：a) 统计特征统计特征即用统计的方法对目标对象的肤色、光照变化等因素建模。
基于肤色特征的识别方法简单且能够快速定位人脸[1]。
人脸肤色不依赖于细节特征且和大多背景色相区别。
但肤色的确定对光照和图像采集设备特性较敏感。
不同的光照下脸部色彩复杂。
这给统一建模造成了一定难度。
该方法通常作为其他统计模型的辅助方法使用，适于粗定位或对运行时间有较高要求的应用。
文献[1]使用人脸灰度图像的水平和垂直方向的像素灰度均值来描述人脸特征。
通过分别对灰度图像各行和各列中的像素灰度值进行求和，获得水平方向与垂直方向的灰度均值轮廓，以此来描述人脸特征。
b) 灰度特征灰度特征包括轮廓特征、灰度分布特征(直方图特征、镶嵌图特征等)、结构特征、模板特征等。
由于人脸五官位置相对固定，灰度分布呈一定规律性，因此，可利用灰度特征来进行人脸识别。
通常采用统计的方法或特征空间变换的方法进行灰度特征的提取，如利用K-L变换得到的特征脸，利用小波变换得到的小波特征等[2][3][4]。
文献[2]使用傅立叶变换得到人脸图片的频域信息，通过选取适当的遮盖模板，提取其中的频谱信息来描述人脸的特征。
实验证明该方法对光照和表情/姿态的变化有一定的容忍力。
文献[4]使用小波变换的方法在小波域通过多分辨率分析克服光照和面部表情对人脸识别的影响，获得了较好的识别效果。
3.2 人脸特征提取常用方法近年来对人脸特征提取的研究主要集中在三个方面：1.几何特征点的提取；2.变换域中的特征提取；3.利用变形模板进行特征提取。
特征提取方法归纳起来分为两类：基于局部特征的提取方法和基于整体特征的提取方法。
基于局部特征的人脸面部表情识别是利用每个人的面部特征(眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和面部轮廓等)的位置、大小及其相互位置的不同进行特征提取，达到人脸面部表情识别的目的。
基于人脸整体特征的提取是从整个人脸图像出发，通过加强反映整体特征来实现人脸面部表情识别。
对比两种方法，基于局部特征的方法很大程度上减少了输入的数据，但是用有限的特征点来代表人脸图像，一些重要的表情识别和分类信息就会丢失。
基于人脸整体特征提取在计算量和计算时间上都多于局部特征提取，而且系统设计也相对复杂。
此外，还可以通过多种方法综合利用来进行特征提取。
3.2.1 模板匹配方法模板匹配方法是模式识别的传统方法，其思想是：库中存储着已知人脸的若干模板。
识别的时候，将经过预处理的输入图像与库中的所有模板采用归一化相关度量进行匹配识别，来达到分类的目的，完成人脸的识别。
由于这种方法要求两幅图像上的目标要有相同的尺度、取向和光照条件，所以预处理要做尺度归一化和灰度归一化的工作。
上述为静态模板匹配，但是它存在着对不同表情的人脸鲁棒性差的缺点，针对这一情况，人们提出了弹性模板匹配。
弹性模板匹配是根据待检测人脸特征的形状信息（通常利用小波特征）。
定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
由于模板变形利用了特征区域的全局信息，因此可以较好地检测出相应的特征形状。
弹性模板匹配的方法在一定程度上容忍光线等的干扰，对细微的表情不敏感。
而且弹性匹配中的人脸模型还考虑了局部人脸细节，它的可变形匹配方式，一定程度上能容忍人脸从三维到二维投影引起的变形。
3.2.2 几何特征方法基于几何特征的人脸识别方法将人脸用一个几何特征矢量表示，用模式识别中的层次聚类思想设计分类器来对人脸进行识别。
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，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。
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。
基于几何特征的识别方法具有如下优点：①符合人类识别人脸的机理，易于理解；②对每幅图像只需存储一个特征矢量，存储量小；③对光照变化不太敏感。
该方法同样也有其缺点：①从图像中抽取稳定的特征比较困难，特别是在特征受到遮挡时；②对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差；③一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息丢失，更适合于粗分类。
文献[3]使用人脸部下巴的轮廓曲线来辅助检测人脸特征，然后使用Gabor 小波变换(GWT)进行人脸识别，获得了较理想的实验结果。
3.2.3 特征脸方法该方法是从主成分分析(PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。
其主要思想是，一副由N个象素组成的图像，可以看作N维矢量，或是N维空间中的一点。
假设人脸图像只占据这个高维图像空间的一个很小的子区域，因此可以利用PCA 来得到一个人脸图像的优化坐标系统。
即是对这个人脸子区域的坐标进行降维，使得每个人脸图像可以用很少几个参数来表示，这就降低了计算复杂度。