生物识别技术发展
生物识别技术的发展趋势与前景展望
生物识别技术的发展趋势与前景展望随着科技的不断进步，生物识别技术作为一种先进而高效的身份验证和安全保障手段，正逐渐引起人们的广泛关注和应用。
生物识别技术基于个体独特的生理特征和行为方式进行身份验证，具有独一无二、难以伪造、方便快捷等优势，被广泛应用于金融、安全、医疗、教育等领域。
本文将就生物识别技术的发展趋势以及其前景展望进行探讨。
一、发展趋势1. 多模态生物识别技术的兴起：随着技术的不断进步，单一生物特征识别已经不能满足复杂应用场景的需求。
多模态生物识别技术结合了多种生物特征，如人脸、指纹、虹膜等，提高了识别的准确性和可靠性。
2. 深度学习和人工智能的应用：深度学习和人工智能的快速发展为生物识别技术提供了更加强大的算法支持，如人脸识别、指纹识别等方面的算法不断创新，使得生物识别技术更加智能化。
3. 移动端生物识别的普及：随着智能手机等移动设备的普及，移动端生物识别技术成为大趋势。
人们可以通过手机或其他便携式设备进行生物识别验证，实现便捷、安全的身份认证。
4. 冷光红外成像技术的突破：随着冷光红外成像技术的不断进步，传统照明条件下人脸识别受到的干扰将大大减少，夜间或光线较弱环境下的生物识别将变得更加准确和可靠。
二、前景展望1. 增强安全性和便利性：生物识别技术的发展将进一步提高系统的安全性和便利性。
通过生物特征进行身份验证，可避免密码泄露、卡片丢失等风险，同时也解决了用户记住或输入复杂密码的问题。
2. 推动金融科技创新：生物识别技术在金融领域的应用将会得到进一步推广。
通过人脸识别、指纹支付等方式，用户可以更加安全地进行在线支付和交易，有效防范网络金融诈骗。
3. 促进医疗领域发展：生物识别技术在医疗领域的应用前景广阔。
通过生物特征的识别，可以有效提高医疗系统的安全性和准确性，避免医疗骗保和身份冒用等问题。
4. 促进智慧城市建设：生物识别技术将在智慧城市建设中发挥重要作用。
通过生物特征的识别，可以实现自动进入、人员定位、快速通关等功能，提高城市管理的智能化和便捷性。
2024年生物识别技术市场发展现状
2024年生物识别技术市场发展现状引言生物识别技术是一种将个体的生物特征作为身份认证的手段，近年来得到了广泛的应用和发展。
生物识别技术的市场发展呈现出良好的势头，本文将对生物识别技术市场的现状进行分析和探讨。
市场规模和增长趋势生物识别技术市场是一个快速增长的市场，根据市场调研机构的数据，预计到2025年，全球生物识别技术市场规模将达到500亿美元。
生物识别技术市场的增速主要受到以下几个方面的推动：1.安全需求的增加：随着社会的进步和互联网的发展，个人和企业面临着越来越多的安全威胁。
传统的身份认证方式存在着被攻破的风险，而生物识别技术可以提供更加安全和可靠的身份认证手段，因此越来越多的个人和企业开始采用生物识别技术。
2.技术进步带动应用扩大：生物识别技术在过去几年中得到了快速的发展，各种生物特征的识别精度和速度得到了显著提升。
尤其是面部识别、指纹识别和虹膜识别等技术已经成熟并广泛应用于各个领域，如手机解锁、支付认证、门禁系统等。
3.政府支持政策：为了提升国家安全和便利人民生活，许多国家出台了政策和法规，鼓励和支持生物识别技术的发展和应用。
政府的支持使得生物识别技术在各个领域的应用得到了推动。
市场应用领域生物识别技术的应用领域非常广泛，下面列举了一些主要的应用领域：1.政府和公共领域：政府和公共领域是生物识别技术的主要应用领域之一。
例如，个人身份证明、边境安全、驾驶证申领、选民注册等都可以通过生物识别技术来实现更加安全和便捷的认证过程。
2.金融和支付领域：生物识别技术在金融和支付领域有着广泛的应用。
指纹识别、面部识别、声纹识别等技术可以用于实现更加安全的手机支付、电子银行等业务，提升用户的支付体验和安全性。
3.企业和组织的安全管理：企业和组织对于安全管理的要求越来越高，生物识别技术可以应用于企业的门禁系统、办公设备的解锁、网络系统的登录等方面，提升企业和组织的安全防护能力。
4.智能手机和移动设备：生物识别技术在智能手机和移动设备上得到了广泛的应用。
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
生物识别技术的前沿
生物识别技术的前沿概述生物识别技术是将个体的生理或行为特征，作为唯一身份认证的手段。
它不仅能够提供高效、精确、安全的身份认证方式，还能促进数据安全和个人隐私保护。
随着科技的进步和人工智能的发展，生物识别技术正处于快速发展的前沿。
本文将探讨生物识别技术的最新进展和未来趋势。
1. 人脸识别技术人脸识别技术是当前最为成熟的生物识别技术之一。
通过摄像头捕捉到的人脸图像，可以进行人脸检测、分析、匹配等操作。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于社交媒体、手机解锁、刷脸支付等场景。
未来，随着智能硬件和算法的不断升级，人脸识别技术将进一步提升准确率和使用便利性。
2. 指纹识别技术指纹是一种独特而稳定的生物特征，指纹识别技术也是比较成熟且常用的生物识别技术之一。
通过对指纹图像进行分析和比对，可以实现身份认证和安全访问控制。
目前，指纹识别技术已广泛应用于手机、门禁系统、金融机构等领域。
未来，指纹识别技术将继续提高准确率和反欺骗能力，并逐渐应用于更多领域。
3. 声纹识别技术声纹是个体在说话、唱歌等活动中产生的声音特征，具有独特性和稳定性。
声纹识别技术通过对声音信号进行分析和比对，可以实现个体身份认证和声音特征提取。
目前，声纹识别技术已经应用于电话客服、金融欺诈检测等领域，并取得了良好效果。
未来，声纹识别技术将发展更先进的算法，提高准确率和效率。
4. 虹膜识别技术虹膜是眼睛中具有丰富纹理和唯一性的部分，虹膜识别技术通过对虹膜图像进行采集、分析和比对，可以实现高准确率的身份认证。
目前，虹膜识别技术已经广泛应用于边境安检、银行系统等场景。
未来，随着虹膜采集设备的普及和算法的改进，虹膜识别技术将逐渐渗透到更多领域。
5. 脑电图（EEG）识别技术脑电图是记录大脑电活动的一种方式，具有独特性和实时性。
脑电图识别技术通过对大脑信号进行分析和比对，可以实现基于思维活动的身份认证和情感分析等应用。
目前，该技术在神经科学研究领域得到广泛应用，并在心理治疗、教育评估等领域取得初步成果。
生物识别技术的未来发展方向
生物识别技术的未来发展方向生物识别技术，作为一种通过特定的生物特征来识别个体身份的技术，已经在近年来取得了显著的发展。
无论是在手机解锁、金融支付，还是在安防监控和个人身份验证等领域，生物识别技术都展现了其独特的优势与广泛的应用前景。
随着技术的不断进步及社会需求的变化，生物识别技术的未来发展方向将会出现哪些趋势和挑战？本文将对此进行深入探讨。
当前生物识别技术的发展现状生物识别技术主要分为几大类，包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、声纹识别、掌纹识别等。
每种生物特征都有其独特之处，使用场景也各有不同。
指纹识别是最早被广泛应用的生物识别技术，以其操作简单、成本较低且成熟度较高而受到普遍欢迎，但在某些情况下可能面临伪造风险。
面部识别技术目前正处于快速发展中，尤其是深度学习算法的应用，使得其在精度与速度上得到了质的飞跃。
然而，因为隐私和安全性问题，某些地区对面部识别的使用存在争议。
虹膜识别则具有很高的安全性，但由于设备成本相对昂贵及使用不便，使得该技术未能广泛普及。
声纹识别和掌纹识别也逐渐被应用于某些特定领域，如银行、企业门禁系统等，但仍有待进一步的发展与完善。
可见，目前市场上各种生物识别技术都有各自的市场定位。
但随着社会对安全性与便利性的要求日益增加，未来这些技术将如何演变以满足用户需求，将成为一个核心议题。
未来发展方向技术融合与多因素认证未来，单一的生物识别方式可能无法满足高安全、高便捷性的需求，因此将出现多因素认证的方法。
在这种方法中，不同类型的生物特征将结合使用，例如，通过指纹与面部信息同时验证身份。
这种融合不仅能够显著提高安全性，也可以减少因单一生物特征被伪造或者错误判断而引起的问题。
同时，以行为数据（如打字节奏、行走模式）辅助验证个体身份，也将在一定程度上增强认证系统的安全性。
人工智能和机器学习的广泛应用随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的快速发展，这些新兴技术将在生物识别领域发挥重要作用。
生物识别技术的现状与发展
生物识别技术的现状与发展在当今数字化和信息化的时代，生物识别技术正以前所未有的速度发展，并逐渐融入我们生活的方方面面。
从解锁手机到通过安检，从金融交易到门禁系统，生物识别技术以其独特的优势为我们提供了更加便捷、安全和高效的身份认证方式。
生物识别技术，简单来说，就是通过对人体生理特征或行为特征的识别来确定个人身份。
这些特征包括指纹、面部、虹膜、声音、掌纹、静脉等生理特征，以及步态、击键习惯等行为特征。
每种生物识别技术都有其独特的特点和应用场景。
指纹识别是我们最为熟悉的生物识别技术之一。
它的原理是基于手指表面的纹路特征，这些纹路具有唯一性和稳定性。
指纹识别技术已经广泛应用于手机解锁、考勤系统、门禁系统等领域。
其优点是技术成熟、成本较低、识别速度快。
然而，指纹识别也存在一些局限性，比如手指受伤、潮湿或者污垢可能会影响识别效果，而且指纹信息容易被复制。
面部识别技术近年来发展迅速，特别是随着深度学习算法的应用，其识别准确率得到了显著提高。
面部识别通过分析人脸的五官、轮廓等特征来进行身份认证。
我们常见的手机面部解锁、人脸识别支付就是面部识别技术的应用实例。
面部识别的优势在于非接触式、方便快捷，但它也容易受到光线、姿态、表情等因素的影响，而且存在一定的误识率。
虹膜识别被认为是一种高精度的生物识别技术。
虹膜是位于眼睛瞳孔和巩膜之间的环状组织，其纹理具有极高的复杂性和独特性。
虹膜识别技术具有准确性高、稳定性好、难以伪造等优点，在一些对安全性要求极高的领域，如国家安全、金融等领域有应用前景。
不过，虹膜识别设备的成本较高，而且在使用时需要用户配合，相对不太方便。
声音识别则是通过分析人的声音特征来进行身份认证。
每个人的声音在音色、音调、语速等方面都有所不同，这些特征构成了声音识别的基础。
声音识别可以用于电话银行、语音助手等场景，具有方便、自然的特点。
但声音容易受到环境噪音、疾病等因素的影响，识别准确率有待进一步提高。
掌纹识别和静脉识别是相对较新的生物识别技术。
生物识别技术的应用与发展趋势
生物识别技术的应用与发展趋势随着科技的不断发展，生物识别技术已经越来越成熟，逐渐应用到各个领域中。
生物识别技术作为一种高可靠性的技术，已经被广泛应用在安全、身份验证、个性化定制等领域，其发展趋势也在不断地更新和变化。
一、生物识别技术的应用领域生物识别技术的应用范围非常广泛，包括安全、管理、金融、医疗、教育等众多领域。
在安全领域，生物识别技术可以应用在身份验证、门禁系统、边境安全等方面，它们可以通过识别人体生物特征，从而实现高端安全防护。
在管理领域，生物识别技术可以用于员工考勤、会议管理、打卡等方面，它们可以实现自动化数据管理，减轻人力负担，提高管理效率。
在金融领域，生物识别技术可以用于银行业务、贸易金融等方面，如客户身份验证、账户管理等。
这些应用可以提高金融业务的安全性和客户满意度，为金融机构提供更好的服务。
在医疗领域，生物识别技术可以用于个性化定制药物、诊断、病历管理等方面，提高医疗服务效率，为医生和患者提供更好的服务。
在教育领域，生物识别技术可以用于学生考勤、门禁系统等方面，减轻教师工作压力，提高教育资源利用率。
此外，生物识别技术也可以用于学生智能评估，根据学生的身体数据和学习成绩进行精准化辅导。
二、生物识别技术的发展趋势随着生物识别技术的不断发展，生物识别技术的应用也呈现出不断的发展趋势。
1. 多生物特征的应用单一生物特征的应用已经不能满足当前的需求，同时多生物特征的应用可以大大提高生物识别技术的可靠性。
在未来的生物识别应用中，多生物特征结合会成为主流趋势。
2. 监控与交通领域生物识别技术在监控和交通领域的应用也会越来越多。
未来在这些领域，这种技术将成为主流技术。
3. 互联网预测随着机器学习和大数据的不断发展，生物识别技术的应用范围也将不断扩大。
生物识别技术将通过互联网预测，从而实现更智能化的应用，为人们提供更好的服务。
4. 多个屏幕的应用今后在生物识别技术的应用中，多个屏幕的应用也是非常重要的。
生物识别技术的发展与安全问题
生物识别技术的发展与安全问题随着科技的不断发展，生物识别技术作为其中的一员，在当今社会中发挥了越来越重要的作用。
它通过识别人类的特定生物特征，如指纹、视网膜、面部、声音和DNA等，来唯一地识别一个人的身份。
但同时，生物识别技术也面临着很多安全问题。
本文将就生物识别技术的发展与安全问题进行讨论。
生物识别技术的发展生物识别技术的概念在20世纪70年代初度曾被提出，但在当时，由于技术不成熟，以及人们对个人隐私的关注，这项技术并没有引起多大的关注。
然而，随着计算机和相关技术的发展，特别是人脸识别、指纹识别、虹膜识别等算法和模型的不断提升，生物识别技术逐渐成为了许多领域的核心技术之一，如金融、安全、医疗等。
1.1人脸识别技术人脸识别技术是最为常见的一种生物识别技术。
它主要是通过摄像头拍摄人员面部的图像，再通过人脸识别算法对图像进行分析，提取出人脸的特征数据，并对这些数据进行比对、匹配，从而实现身份识别。
该技术已经被广泛应用于身份认证、门禁管理系统、公安系统等方面。
1.2指纹识别技术指纹识别技术是目前最为成熟、最为常见的生物识别技术之一。
指纹是每个人独有的生物特征，通过对指纹图像的拍摄、分析、比对，可以实现对一个人身份的认证。
该技术已经被广泛应用于手机解锁、支付宝、门禁管理等方面。
1.3虹膜识别技术虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，在人体眼中的虹膜作为身份的唯一特征，通过高清摄像、特征提取、模式匹配等技术手段，实现对个人身份的识别。
该技术主要应用于银行、保险、政府等场合。
生物识别技术的安全问题然而，生物识别技术发展的同时，也面临着许多安全问题。
2.1生物识别信息泄漏生物识别技术是通过获取人的生物特征来进行身份认证的，但如果这些生物特征信息被窃取或者泄露，那么就会对人身份的安全造成威胁。
而生物特征信息的泄漏通常会发生在生物识别设备被攻击时，或者在生物数据的传输中，例如，身份识别的图像数据可能会被黑客拦截、窃取。
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浅析生物识别技术的发展
摘要：随着科学技术的发展，生物识别技术的研究越来越受到重视。
本文通过分析目前比较流行的几种生物识别技术，对它们的发展和所面临的问题进行浅析比较。
关键词：生物识别；指纹识别；静脉识别；虹膜识别；面部识别中图分类号：tp391.4文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 06-0000-02
1引言
人体生物特征识别技术是目前社会上比较流行的一项高效实用
的新一代技术，随着社会信息化进一步发展，人们对信息化时代信息的安全性要求越来越高，伴随着对主体身份认证识别的要求越来越高，因此生物特征识别技术也越来越显得重要了。
目前生物特征识别技术正在逐渐蓬勃发展，慢慢已成为计算机工业的一个不可缺少的重要发展方向。
但是由于生物特征识别技术对硬件方面有着较高的要求，与此同时不同方向生物识别技术在主体身份特征提取算法和信息匹配识别算法的研究上取得的进展不同，导致生物识别在各个方向的发展情况大不相同，与此同时在各个方向的发展中也不可避免的存在一些缺点和问题。
本文主要浅谈当前流行的生物识别技术以及这些生物识别技术在发展过程存在的客观问题。
2生物识别概述
2.1生物识别的含义及其实现的基本原理
生物识别技术主要是指通过仪器提取人类生物某些可以直接测
量或可自动识别和验证的特征从而进行身份认证的一种技术，而作为被提取的生物特征通常具有唯一性（与其他生物不同）、遗传性或终身不变等特点。
而生物识别技术的核心在于如何较准确的提取所需要的生物特征，并将提取到的特征信息转化为计算机可以识别的信息，进而存储于计算机中，通过可靠的匹配算法来完成主体身份的识别认证过程。
当前的生物识别技术的一般包含以下过程：通过采集硬件获取特征图像，利用数学算法对图像进行处理并最终生成特征模板，在使用者进行身份匹配认证时，同样通过采集硬件获取使用者的特征图像并利用算法生成比对模板，然后与特征模板比对，最后根据二者比对结果的相似性来确定是否匹配。
2.2生物识别的发展方向及发展情况
（1）指纹识别：人的指纹具有唯一性，每个人的指纹不同，仅就同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
指纹识别技术就是利用指纹的唯一性来比较指纹某些可区别的细节特征点从而进行主体身份的鉴别。
指纹识别技术一般包含以下几个过程：1）采集主体指纹图象；2）分析指纹特征；3）提取主体特征并保存特征信息；4）信息比对识别。
前期先通过指纹采集设备提取到主体的指纹图象，然后对采集到的原始图象进行初步处理，使图像更清晰。
接下来，在指纹辨识软件上建立指纹特征数据的数字表示，而这种数字表示只能从指纹转换成特征数据不能从特征数据转换成为指纹，且不同的指纹不会产生相同的特征数据，所
以它是一种单方向的转换。
指纹识别所具有的优势有：识别速度最快，应用最方便；推广容易、应用最为广泛、适应能力强；误判率和拒真率低；稳定性和可靠性强；易操作，无需特殊培训既可使用；安全性强，系统扫描对身体无害；指纹具备再生性；可持续的发展性。
与此同时指纹识别还存在着一定的难以克服的缺陷：指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性，利用一定科技含量的手段能够克隆指纹，当然除了指纹以外，其他一些生物识别的特征值只要能够被克隆，一样会被复制。
（2）静脉识别：人体静脉中红血球的血红素是氧气的还原血红素，还原血红素会吸收近红外线，因此当近红外线照射到手掌时，只有静脉部分才会有微弱的反射，从而形成静脉纹路图像。
简单地说，就是通过反射回来的近红外线的强弱识别静脉所处的位置。
静脉识别的过程：首先通过静脉识别仪采集到主体的掌静脉分布图，利用专用的对比算法提取掌静脉分布图的特征值，通过红外线ccd摄像头获取主体的手指、手掌、手背静脉的图像，并将静脉的数字图像和特征值存贮在计算机系统中。
在进行静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化等手段对数字图像进行特征提取，并采用复杂的匹配算法对存储在主机中的静脉特征值比对，从而对主体进行身份鉴定识别。
跟其它如指纹、眼虹膜或手形等生物识别技术相比，手掌静脉极难复制伪造，最大原因是这种生物特征，是在手掌皮肤底下，单凭肉眼看不见的。
此外，由于手掌静脉使用方式是非接触式，它更加
卫生，适合在公共场合使用。
同时，适用手掌也较为自然，让用户更容易接受。
手掌静脉的认假率和拒真率也比其他生物识别技术来得低。
同时要求必须是活体掌静脉才有效，而指纹识别不要求是生物活体，因此现如今仿造指纹膜的出现已经完全让指纹识别没有了立足之地。
然而静脉的永久不变性目前并未得到认证，即静脉可能随着年龄和声的变化而改变。
与此同时静脉采集设备难以小型化且对设备要求较高，设计复杂，制造成本高。
（3）虹膜识别：虹膜识别技术是当前应用的所有生物特征识别技术中最为精确的一种，因为虹膜的形态、生理特性、颜色和总的外观由主体的遗传基因决定，因此虹膜是最可靠的人体生物终身身份标识。
而虹膜识别技术就是通过使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，然后对比虹膜图像特征之间的相似性来鉴识主体的身份。
其工作过程为：先将扫描的虹膜图像转化为数字代码存储到计算机数据库中。
当要进行身份识别时，只需将扫描的被录入者的虹膜图像与事先存储的数字代码相比对，即可辨明身份。
一般的虹膜识别系统有四个基本单元组成：图像采集，图像预处理，特征提取，模式匹配。
虽然作为重要的身份鉴别特征——虹膜具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优于其他生物识别模式的优点，但由于虹膜较小，以至于采取图像时有距离限制，同时瞳孔，睫毛或多或少会对图像采集造成影响。
所以目前虹膜识别技术还有待提高，尤其是虹
膜采集技术和高重复性的虹膜识别算法都有待于进一步研究。
（4）视网膜识别：视网膜是眼睛底部的血液细胞层，因其不磨损、不老化、不受疾病影响，所以是一种极其固定的生物特征。
同时视网膜不可见，所以不会被伪造，是一个可靠性非常高的系统。
视网膜识别原理就是通过分析视网膜上的血管图案来区分主体。
首先需要对主体进行视网膜扫描，也就是用低强度红外线照亮视网膜，以拍摄下主要血管构成的图像。
但是由于视网膜位于眼球的后面，因此采集过程需要用户高度配合。
然而激光照射眼球的背面可能会影响使用者健康，与此同时视网膜采集设备的成本较高，因此对于消费者来言，视网膜技术没有太多新引力。
（5）面部识别：面部识别，即人脸识别是将静态图像或视频图像中检测出的人脸图像与数据库中的人脸图像进行对比，从中找出与之匹配的人脸的过程，以达到身份识别与鉴定的目的。
人脸识别技术中广泛采用区域特征分析算法，它是利用计算机图像处理技术与生物统计学，将视频中捕捉到的主体图像进行处理并提取特征点，然后进行统计分析建立数学模型，即人脸特征模板。
在进行主体身份识别时利用已建成的人脸特征模板与被测主体的面像进行
特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个相似值来确定是否为同一个主体。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
系统输入一般是一张或
者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。
人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
在用户不配合和采集条件不理想的情况下，系统的识别率较低，以及面部特征的微小变化都可能引起系统比对失败。
与此同时人的面部很容易伪装等等，这一切都对面部识别技术提出了挑战。
如何采取新的方法解决这些问题，是面部识别技术面临的一大挑战。
参考文献：
[1]张敬东.指纹识别系统的原理与应用[j].现代阅读(教育版),2011,6.
[2]张明慧,张明超,张尧禹.生物识别技术的研究[j].电脑编程技巧与维护,2011,10.。