人脸识别技术的几个主要研究方向
计算机视觉技术在人脸识别中的应用研究
计算机视觉技术在人脸识别中的应用研究随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术越来越受到人们的关注和重视。
计算机视觉技术是指利用计算机对图像、视频等数据进行自动处理、解析和理解的技术。
其中，人脸识别作为计算机视觉技术的一个重要应用领域，已经得到了广泛的应用和研究。
一、什么是人脸识别技术人脸识别技术，顾名思义，就是通过计算机对人的面部特征进行识别的技术。
人脸识别技术又被称为面部识别技术、面孔识别技术等。
它的核心原理是根据人脸上的各种特征，比如说眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等，将这些特征进行提取，结合数学算法将这些特征转换成数字信号，然后对这些数字信号进行比对，从而达到人脸识别的目的。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术广泛应用于各个领域。
在安防领域，它被广泛应用于监控、门禁、边防等方面。
在金融领域，它被用于银行、证券等行业的身份认证和客户资料管理。
在娱乐领域，它被应用于游戏和虚拟现实等方面。
在医疗领域，它被用于病历管理和患者识别等方面。
除此之外，它还可以被用于广告、市场调查、远程学习等领域。
三、计算机视觉技术在人脸识别中的应用研究计算机视觉技术在人脸识别方面的研究主要包括以下几个方面：1.数据集的构建数据集是人脸识别技术的基础。
一个好的数据集对于人脸识别技术的精度和鲁棒性有着关键性的影响。
目前，一些大型人脸数据集，如LFW、CASIA和Yale等，已经被广泛采用，并且不断更新和完善。
2.特征提取特征提取是人脸识别技术的重要一环。
从图像中提取出有意义的特征，对于人脸识别的准确率和效率至关重要。
常用的特征提取算法包括PCA、LDA、Gabor、SIFT、SURF等。
3.分类算法分类算法是人脸识别技术中最重要的环节。
分类算法主要通过对提取出的特征向量进行分类，从而确定输入图像的身份。
常用的分类算法包括k-NN、SVM、LBP、Deep Learning等。
4.深度学习近年来，深度学习技术在人脸识别领域中得到了广泛的应用。
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。
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。
人脸识别研究方法和技术路线
人脸识别是一项广泛研究的计算机视觉领域任务，涉及多个技术和方法。
以下是人脸识别研究的一般方法和技术路线：数据收集：公共数据集：使用公共数据集（如Labeled Faces in the Wild (LFW)、CelebA等）进行算法的初步验证和比较。
定制数据集：在特定应用场景下，可能需要定制数据集以满足任务的要求。
人脸检测：基于特征的方法：Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。
深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）进行端到端的人脸检测。
人脸对齐：关键点检测：检测人脸上的关键点，以便对齐姿态。
几何变换：利用检测到的关键点进行仿射变换或透视变换。
特征提取：传统方法：使用Gabor滤波器、LBP（Local Binary Pattern）等进行特征提取。
深度学习方法：使用预训练的卷积神经网络（如VGG、ResNet、MobileNet）提取人脸特征。
特征融合：将多个尺度、多个模态的特征融合，以增强鲁棒性。
人脸识别模型：传统方法：使用传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）等。
深度学习方法：使用深度神经网络，如Siamese Network、Triplet Network、FaceNet、DeepFace 等。
迁移学习和微调：利用预训练的人脸识别模型，在特定任务上进行微调，以提高模型的性能。
评估与性能提升：使用评价指标如准确率、召回率、精确度等来评估模型性能。
考虑对抗性攻击、活体检测等问题以提升系统的安全性。
部署与应用：部署训练好的模型到实际应用场景，考虑实时性、计算资源消耗等问题。
持续改进与更新：不断监测模型的性能，根据实际应用场景中的变化和挑战，进行模型的更新和改进。
在人脸识别研究中，深度学习方法在性能上通常表现较好，但也需要大量的标注数据和计算资源。
同时，注意在应用中考虑隐私和安全问题，以及人脸识别技术可能引发的社会和伦理问题。
如何进行人脸识别技术的研究
如何进行人脸识别技术的研究随着科技的发展，人脸识别技术受到越来越多人的关注和研究。
人脸识别技术是指通过计算机对人脸进行分析和识别，从而实现对具体人物的识别和辨认。
这项技术有着广泛的应用，如安防监控、社交网络、人脸支付等，而且在未来的发展中将有更广泛的应用。
那么，如何进行人脸识别技术的研究呢？下面从多个角度分析介绍：一、基础技术人脸识别技术的研究首先需要掌握相关基础知识，如计算机视觉、图像处理、机器学习等。
这些技术是人脸识别技术的基石，也是进行研究的前提。
研究人员需要了解不同的算法和模型，并拥有相应的计算机编程能力。
学术领域的研究者还需要投稿到相关学术期刊，了解同行评议和审稿的规则和流程。
二、数据集在进行人脸识别技术的研究前，需要准备相应的数据集。
数据集的质量、大小和多样性对于研究结果的准确性和可靠性具有重要的影响。
现在有着诸多开源的人脸数据集，如LFW、MTCNN和CASIA-WebFace等，这些数据集可以供研究人员免费下载并使用。
三、算法和模型人脸识别技术的研究很大程度上决定了其准确率和可靠性。
算法和模型的选择取决于研究者本身的研究目的和需求。
对于基于规则的方法，算法的设计依赖于基础算法和领域知识，而基于数据驱动的方法则需要根据具体问题确定模型的输入和输出。
深度学习和卷积神经网络是目前人脸识别技术中普遍采用的方法。
四、实验验证和评估在进行人脸识别技术的研究时，需要对算法和模型进行实验验证和评估。
评估的方法包括但不限于正确率、误识率、负反馈率等。
同时也需要收集和比对与现有数据进行分析，以进一步验证技术的准确性和可靠性。
这个过程是非常重要的，准确的评估结果对于研究的前进方向和结论的影响都是至关重要的。
总之，进行人脸识别技术的研究需要涉及多个方面，在进行研究前，必须要获得相关的基础技术和数据集，并选择合适的算法和模型。
在研究的过程中，需要注意实验验证和评估的方法，以得到更加准确和可靠的研究结果。
未来，随着人工智能技术的发展和普及，人脸识别技术将有更多广泛的应用场景，同时对于技术的研究和推广也会有更大的需求。
人脸识别和图像处理技术的原理和应用
人脸识别和图像处理技术的原理和应用人脸识别和图像处理技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，它们基于图像信息的处理和分析，旨在实现对人脸图像的自动识别和分析。
本文将介绍人脸识别和图像处理技术的基本原理，并探讨其在不同领域中的广泛应用。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是通过对人脸图像进行处理和分析来实现对人脸的识别和辨认。
其原理主要包括以下几个方面：1. 特征提取：通过对人脸图像进行特征提取，将人脸图像转化为特定的数学模型或特征向量。
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。
2. 特征匹配：将提取到的人脸特征与已知的人脸特征进行比对和匹配，找出最相似的一组特征。
常用的特征匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
3. 决策分类：根据匹配结果进行决策分类，判断输入的人脸图像是否属于已知的某个人。
常用的决策分类方法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在多个领域中都有广泛的应用，下面主要介绍其中几个重要的应用领域。
1. 安全与监控：人脸识别技术可以应用于安全领域，如入侵检测、人脸识别门禁系统等。
它可以对人脸进行实时的检测和识别，从而实现对特定人员或非法入侵的快速识别和报警。
2. 身份认证：人脸识别技术可用于身份认证，如生物特征身份认证、手机解锁等。
通过对输入的人脸图像与已注册的人脸模型进行匹配，实现对用户身份的准确认证。
3. 人机交互：人脸识别技术可以应用于人机交互领域，如面部表情识别、眼球追踪等。
这将使得计算机能够识别用户的情绪和意图，从而实现更自然、便捷的人机交互方式。
4. 社交媒体：人脸识别技术也广泛应用于社交媒体中，如自动标注照片、人脸识别朋友推荐等。
通过对照片中人脸的检测和识别，可以自动标记照片中的人物，并为用户推荐熟悉的朋友。
图像处理技术是对图像进行数字化处理和分析的过程，旨在改善图像的质量、增强图像的一些特定特征，并提取出图像中的有用信息。
人脸识别的主要技术与应用
人脸识别的主要技术与应用近年来，人脸识别技术逐渐走进我们的生活，与我们的日常工作和生活息息相关。
这项技术具有高速、精确、可靠等特点，正逐渐取代传统的身份验证方式，成为一种越来越流行的新技术。
一、什么是人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机图像处理和模式识别等技术，实现对人脸图像进行识别和鉴定的自动化技术。
它主要通过采集、检测和匹配人脸图像中的特征信息，来确定一个人的身份。
人脸识别技术的核心是特征提取与匹配识别，主要包括图像采集、预处理特征提取和分类识别三个步骤。
二、人脸识别技术主要的应用领域1.安防领域人脸识别技术已经被广泛应用于安全领域，如公共交通领域、边防检查、公共场所等。
在公共交通领域中，人脸识别技术可以识别失窃车辆的行驶、人员的乘车信息，帮助乘客找回丢失的个人财物等。
在边防检查方面，人脸识别技术能够快速地识别通缉犯和犯罪嫌疑人，有效地维护国家边境的安全。
2.金融领域人脸识别技术在金融领域的应用十分广泛，主要包括公安、银行、证券等业务。
在公安业务中，人脸识别技术主要应用在人员身份信息校验和办理证件等行为上。
在银行业务中，人脸识别技术已经被广泛应用于自助银行、网银等方面。
在证券交易方面，人脸识别技术也可以协助实现用户信息的验证和身份识别。
3.教育领域人脸识别技术在教育领域的应用，主要是为了改善学生管理，提高工作效率。
例如，在考试中，人脸识别技术可以识别考生的身份，防止作弊行为，同时也方便考务人员进行考试监管。
在校园门禁系统中，人脸识别技术可以帮助学校实现智能化管理，保护校园安全。
三、人脸识别技术的发展趋势人脸识别技术目前正处于高速发展的阶段，未来它将与大数据、物联网等技术相结合，推动社会信息化的快速发展。
在人脸识别技术的发展过程中，人工智能中的深度学习、神经网络等技术将是重点研究方向。
同时，随着人脸识别技术的日益完善，人们对于隐私保护和数据安全的需求不断增加，相关管理措施也将不断加强。
总而言之，人脸识别技术的应用正在不断拓展，其在安防、金融、教育等领域的应用已经取得了不错的成果。
人脸识别关键技术及原理
人脸识别关键技术及原理
人脸识别是一种基于图像处理和模式识别技术的身份认证技术，其关键技术和原理包括以下几个方面：
1. 人脸检测：利用计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行快速准确的检测。
常用的人脸检测算法有基于Haar特征的级
联分类器（Viola-Jones算法）和基于深度学习的卷积神经网络方法。
2. 人脸对齐：将检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像在尺度、姿态和光照等方面具有一致性。
常用的对齐方法包括基于特征点的人脸关键点定位和基于几何变换的人脸对齐。
3. 特征提取：将对齐后的人脸图像转化为有区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与已有的人脸数据库中的特征进行匹配和比较。
常用的匹配方法有欧氏距离、余弦相似度以及支持向量机（SVM）等。
5. 决策分类：根据匹配结果进行人脸认证或者识别。
认证是将待验证的人脸与单个已知身份进行匹配，识别是将待识别的人脸与多个已知身份进行比较，并输出最相似的身份。
常用的分类方法包括最近邻分类器（KNN）、支持向量机（SVM）和
深度学习中的卷积神经网络等。
以上是人脸识别的关键技术和原理，通过这些技术和方法，人脸识别可以实现在各种场景下的自动化人脸识别和身份验证。
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人脸识别技术的几个主要研究方向
1 引言
计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。
通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。
利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。
计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。
虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。
计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。
自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。
本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。
2 人脸检测和定位
人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。
这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。
人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。
文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。
一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。
在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。
CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。
3 人脸特征提取和识别
目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。
3.1 二维正面人脸识别
在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。
几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大
小，灰度归一化是指对图像进行光照补偿等处理，光照补偿能够一定程度地克服光照变化的影响而提高识别率。
下面将介绍几种常见的人脸识别方法：
3.1.1 基于特征脸方法
人脸识别是一个高维的模式识别问题，1987年Sirovich 和Kirby为减少人脸图像的表示采用了PCA方法（主分量分析方法），1991年Matthew Turk 和Alex Pentland最早将PCA应用于人脸识别[3]，将原始图像投影到特征空间中，得到一系列降维图像，取其主元表示人脸，由于主元具有脸的形状故称为“特征脸”。
特征脸方法是目前较为成功的正面人脸识别方法，但是只考虑了人脸的整体特征且对光照的变化敏感，所以有学者提出了FLD方法，即Fisher脸。
通过在Harvard和Yale人脸库上做的测试表明Fisherfaces比Eigenfaces有更低的错误率且对于光照和表情变化有更好的鲁棒性。
实验中部分特征脸见图1。
图1 部分特征脸
如前所述，特征脸方法忽略了人脸的局部特征（如：眉毛、眼睛、鼻子、口等）在识别中的作用，因此有学者在特征提取时采用基于多特征（eigenfaces，eigenUpper，eigenTzone，edge distribution）的方法，取得了较好的效果。
另外，对人脸图像预处理后，进行特征脸分析也会明显降低错误率。
3.1.2 基于神经网络的方法
神经网络是受动物神经系统启发,利用大量简单处理单元互联而构成的复杂系统,以解决复杂模式识别与行为控制问题。
神经网络方法已被应用于人脸检测和正面人脸识别并取得了较好的效果。
神经网络方法主要有BP网络、自组织网络、卷积网络、径向基函数网络和模糊神经网络等。
BP网络采用反向传播学习算法，由于其运算量相对较小，消耗时间短，而被广泛采用。
由于采用单一神经网络很难解决人脸图像的偏转问题，文献[4]则采用一种新的神经网络集成的方法解决多视角人脸识别问题。
目前，神经网络集成的方法主要有投票、简单平均和平均加权。
其优点在于不需要预先进行人脸偏转角度的估计，且在给出识别结果的同时而给出角度估计信息（允许采集的人脸左右偏转+30︒~ +30︒）。
神经网络方法虽然取得了一定的成功，但是其运算量大、训练时间长、收敛速度以及容易陷入局部最小等方面的问题成为制约其在人脸识别中更加广泛应用的主要因素。
3.1.3 基于支持向量机的方法
支持向量机是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy)和学习能力(即无误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力(Generalization Ability)。
具有以下几个优点：
（1）它专门针对小样本情况，其目标是得到现有信息的最优解而不是当样本数目趋于无穷时的最优解；
（2）算法最终将转化成为一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局
最优点，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题；
（3）算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间(Feature Space)，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判
别函数，特殊性质能保证机器有较好的推广能力，同时它巧妙地解决
了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关；
概括说，支持向量机就是首先通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在这个空间中求广义最优分类面。
SVM分类函数形式上类似于一个神经网络，输出是中间节点的线性组合，每个中间节点对应一个支持向量，示意图见图2。
在SVM 方法中，只要定义不同的内积函数，就可以实现多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数(Radial Basic Function 或RBF)方法、多层感知器网络等许多现有学习算法。
图2 支持向量机示意图
利用SVM方法解决模式识别问题基本原理以及常用的内积函数等文献[5]已有详述，笔者将不再细说。
SVM是求取两类问题的最优分类面的方法，而人脸识别问题是个复杂的多类问题，目前常用的解决多类问题的方法主要有两种，即一对多方法和一对一方法。
对于C类问题，第一种方法只需要训练C个SVM，而后者需要训练C（C－1）/2个SVM，；有学者认为前者将导致不明分类问题而采用后者，提出了一种自底向上的二叉树方法；也有学者采用第二种方法给出了一种基于支持向量机组的淘汰法；还有人给出了一种基于决策树的方法来解决多类SVM问题。
3.2 其它人脸识别方法
正面人脸识别中还有其他一些方法，如：模板匹配、隐马尔科夫模型等。
人脸识别本质上为三维塑性物体的识别，因此也很多研究人员从事于三维模型的研究。
由于目前生物认证技术的迅速发展以及社会对安全问题的要求，也有部分学者致力于混合系统的研究。
目前混合系统有人脸和虹膜、人脸和手势、人脸和掌纹等。
4 结束语
人脸识别是一个跨学科富挑战性的前沿课题，其难点在于人脸都是有各种变
化的相似三维刚体，而目前的研究多侧重于二维正面人脸识别，从二维重建三维物体本身就是一个病态过程，并且从上述算法可以看出即使在正面识别中有些问题仍然是难点，如人脸表情、姿势、光照等的变化；实用化领域难度更大。
但是其非接触式获取样本等优点和目前社会安全（如网上缉逃）的要求使得人脸识别问题非常值得研究。