人脸识别发展历史介绍
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与应用
人脸识别技术的发展与应用随着科技的迅猛发展和人工智能的普及，人脸识别技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
这种技术在多个领域都得到了应用，如智能安防、金融服务、社交娱乐等。
那么，人脸识别技术究竟是如何发展起来的？它的应用又有哪些特点和优势呢？一、人脸识别技术的发展人脸识别技术起源于20世纪80年代，早期的应用以安防和民用为主。
当时的技术还比较不成熟，需要人工标注特征点，才能做到比较准确的检测。
直到20世纪90年代，随着机器学习和图像处理技术的发展，人脸识别技术才真正得到了提升。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于公安、安防、金融、教育等多个领域，尤其是在公安领域，已经成为重要工具之一。
各种机构和企业也在不断地研发相关的技术，包括微软、谷歌、阿里巴巴等著名公司。
二、人脸识别技术的应用1、安全领域。
人脸识别技术在公安和安防领域得到了广泛应用。
它可以在人员管理、犯罪侦查、边境安全、出入戒备等方面发挥重要作用。
通过人脸识别技术，能够快速地识别出嫌疑人，从而提高了犯罪侦查的效率。
2、金融领域。
人脸识别技术在金融领域得到了广泛应用。
通过采用人脸识别技术，可以将用户身份信息与金融服务相结合，从而提高了金融服务的安全性和便利性。
在现代银行中，许多机器已经配备了人脸识别技术，客户走进银行时实现自动识别，免去了异地办卡、外币换汇等复杂手续。
3、社交娱乐领域。
人脸识别技术在社交和娱乐领域中被广泛应用。
例如，人脸识别可以应用于照片和视频等不同场景，能在照片中识别出人像，并自动修复人像，还能将人像与现实世界中的对象分割开来。
以上是人脸识别技术得到广泛应用的几个领域。
这种技术的应用有很多，有助于提高各领域的效率和安全性。
三、人脸识别技术的优势和挑战1、优势人脸识别技术的优势在于它方便快捷，并且可以实时跟踪目标。
通过应用此技术，可以大大提高工作效率和安全性。
在公安、医疗、金融、教育等领域，人脸识别技术都能够快速地判断出合法和不合法的行为，从而提供更好的服务和保障。
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。
人脸识别简史
《人脸识别简史》同学们，你们知道什么是人脸识别吗？今天咱们就来讲讲人脸识别的历史。
很久很久以前，可没有人脸识别这回事。
那时候，人们靠钥匙开门，靠签字证明身份。
后来呀，科技慢慢地发展起来。
一开始，人脸识别只是在一些科幻电影里出现。
比如电影里的超级英雄，用脸就能打开神秘的大门。
再往后，科学家们就开始认真研究啦。
他们想让这个幻想变成真的。
经过好多好多的实验和努力，终于有了一些小成果。
给你们讲个有趣的故事。
有一家公司，他们想用人脸识别来管理员工的考勤。
一开始，总是出错，把这个人认成那个人。
但是他们没有放弃，不断改进技术，终于成功啦！慢慢地，人脸识别用得越来越多。
去火车站，不用拿票，刷脸就能进站。
去超市，也能刷脸支付。
现在呀，人脸识别在我们生活里到处都是。
它让我们的生活变得更方便、更快捷。
这就是人脸识别的简史，是不是很神奇？《人脸识别简史》小朋友们，咱们来聊聊人脸识别的故事。
在过去，大家都是靠各种证件和卡片来证明自己的身份。
然后呢，有聪明的人就开始想，能不能用脸来证明呢？于是，人脸识别的想法就出现啦。
刚开始的时候，这个技术可没那么厉害。
有时候机器会认错人，闹出不少笑话。
我听说过这样一件事，有个小区用人脸识别来开门。
有一天，一位叔叔戴着帽子和口罩，机器怎么也认不出来，叔叔在门口站了好久，急得不行。
但是科学家们没有灰心，一直在努力改进。
慢慢地，人脸识别越来越准了。
比如，在学校里，用人脸识别可以防止坏人进来，保护我们的安全。
在银行，用人脸识别可以保证我们的钱不会被别人随便拿走。
人脸识别从无到有，越来越棒，给我们的生活带来了好多变化。
《人脸识别简史》同学们，今天咱们来讲讲人脸识别的发展历程。
以前呀，人们出门都要带着一堆东西来证明自己是谁。
后来，科学家就琢磨着用人脸来识别身份。
最开始的时候，这个技术还不太成熟。
有一次，在一个活动现场，用人脸识别签到，结果好多人的脸都识别不出来，现场乱成了一团。
但是呢，大家没有放弃。
人脸识别技术的发展历程
人脸识别技术的发展历程一、引言人脸识别技术从问世起就备受关注。
随着科技的不断进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，从安防领域到金融行业，甚至到了生活中的方方面面。
本文将介绍人脸识别技术的发展历程以及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的起源早在1960年代，计算机科学家Ivan Sutherland就通过显示器显示的视频图像对人脸进行了识别尝试，开启了人脸识别技术的先河。
20世纪90年代，人脸识别技术开始向商业化和大规模化方向发展。
1991年，日本亚洲电气公司（NEC）推出了一种基于PCA （Principal Component Analysis）算法的人脸识别系统，并且成功应用于日本铁路车站的进站验证安检。
1997年，美国麻省理工学院的学者T.F.Huang提出了一种基于LDA（Linear Discriminate Analyze）的算法，创造了人脸识别的精度提升。
三、人脸识别技术的发展阶段1. 特征点法特征点法是最早的人脸识别方法之一，它通过对人脸的特征点进行识别来实现识别功能。
这种方法因为对光线、头部朝向等因素敏感，被逐渐淘汰。
2. 模板匹配法模板匹配法是将事先存储的人脸图像与当前摄像头捕捉的人脸图像进行比对。
这种方法在人脸角度改变、表情变化、低光照等情况下效果欠佳。
3. 统计模型法统计模型法是将大量的样本进行训练，形成一个模型，在识别时将新的人脸图像与模型进行匹配，从而实现人脸识别功能。
常见的统计模型有PCA、LDA等。
4. 深度学习法深度学习法主要是使用卷积神经网络，通过对大量数据的学习，对人脸图像进行特征提取和分类。
这种方法目前是人脸识别技术的主流方法，深度学习算法已经被广泛应用于人脸识别领域。
四、人脸识别技术的应用场景1. 安防领域人脸识别技术在安防领域的应用是最广泛的，它可以应用于智能门禁、公共场所人员管控、犯罪嫌疑人追踪等方面，大大提高了安全性。
2. 金融行业人脸识别技术可以应用于银行身份验证、ATM自动取款等方面，提高了金融交易的安全性。
人脸识别发展史
1 人脸识别研究的发展状况1.1 发展历史早在1888年和1920年Galton就在《Nature》上发表过两篇关于利用人脸进行身份识别的论文。
真正意义上的自动人脸识别的研究开始于二十世纪六十年代中后期 1965年Chen 和Bledsoe的报告是最早的关于自动人脸识别的文献。
1965到1990年之间是人脸识别研究的初级阶段 这一阶段的研究主要集中在基于几何结构特征的人脸识别方法 Geometric feature based 。
该阶段的研究基本没有得到实际的应用。
1991年到1997年间是人脸识别研究非常活跃的重要时期。
出现了著名的特征脸方法Eigenface 该方法由麻省理工学院的Turk和Pentland提出 之后有许多基于该方法的研究。
Brunelli和Poggio在1992年对基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法进行了实验对比 并给出了后者优于前者的明确结论。
该时期内 美国国防部资助的FERET FacE Recognition technology Test 项目资助多项人脸识别研究 创建了著名的FERET人脸图像数据库。
该项目极大地促进了人脸识别算法的改进以及算法的实用化。
1998年至今 研究者开始针对非理想条件下的人脸识别进行研究。
光照、姿势等问题成为研究热点。
出现了基于3D模型的人脸建模与识别方法。
在商业化的应用方面 美国国防部在2000年和2002年组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT Face Recognition Vendor Test) 比较领先的系统提供商有Cognitec, Identix和Eyematic。
1.2 主要公共数据库人脸数据库对于人脸识别算法的研究是不可缺少的 而公共人脸图像数据库的建立方便不同研究者之间的交流学习 并有助于不同算法的比较 下面列举常用的人脸图像数据库。
FERET人脸数据库 是FERET项目创建的人脸数据库 该库包含14,051幅多姿态、不同光照条件的灰度人脸图像 是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。
人脸识别技术的发展与安全性
人脸识别技术的发展与安全性近年来，随着人工智能和互联网技术的快速发展，人脸识别技术已经迅速走进了人们的日常生活，包括安防、金融、教育、医疗等各个领域。
人脸识别技术以其独特的优势，成为一个炙手可热的技术领域，同时也引起了人们重视的安全问题。
人脸识别技术是怎么诞生的？它的发展历程是怎样的？人们对它的态度又是如何的呢？一、人脸识别技术诞生的历程人脸识别技术起源于计算机科学领域的图像处理技术。
1973年，美国麻省理工学院的霍华德.范·达姆教授创造了第一个基于图像处理技术的人脸识别系统。
而随着计算机硬件和算法的不断更新，现代人脸识别技术已经基本实现了自动化和智能化。
二、人脸识别技术的发展随着计算机科学和信息技术的不断进步，人脸识别技术的应用领域也越来越广泛。
具体来讲，人脸识别技术可以应用到这些领域：1、公共安全领域。
人脸识别技术可以用于公安部门的恐怖防范、大型活动安保、口罩检测等方面，进一步提高了公共安全水平。
2、金融领域。
人脸识别技术可以应用于金融领域的客户身份认证、ATM取款机的刷脸提款、支付宝的人类捕捉、证券炒股的在线开户等方面。
3、教育领域。
人脸识别技术可以应用于教育领域的学生考勤、教室考试、考场防作弊等方面，实现了教育管理的精准化。
4、医疗领域。
人脸识别技术可以用于医疗领域的病人识别、病例管理、医生身份认证等方面，进一步提高了医疗行业的安全水平。
5、商业领域。
人脸识别技术可以用于商业领域的商场消费、会员卡验证、智能柜贩售等方面，提高了商业安全水平。
6、交通领域。
人脸识别技术可以应用于交通领域的门禁通行、违章查处、乘客身份识别等方面，保障了公共交通的安全和便捷。
三、人脸识别技术的安全性问题随着人脸识别技术的流行，也引起了人们的安全问题的担忧。
人脸识别技术的安全性问题包括以下方面：1、误识率和漏识率问题。
人脸识别技术的误识率和漏识率问题，如果系统精度不足，会导致误判和漏判，严重的时候会导致系统严重瘫痪。
- 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)。
1 引言在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。
每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。
然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。
这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。
然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。
即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。
而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。
即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。
这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。
当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。
我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。
本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。
2 人脸识别发展历史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)和潘特兰德(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”，将两幅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。
人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。