基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现
基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现
基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现摘要基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了一套针对监控视频的基于OpenCV的人脸识别原型系统，开发语言选用C++，全文内容包括：（1）构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架。
针对实验室和宿舍安全管理需要，构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架，能够完成基于视频的实时人脸识别和身份认定；（2）设计了基于OpenCV的视频人脸快速检测算法。
人脸检测是人脸识别的前提，本文采用基于OpenCV的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定位和提取；（3）设计了基于AdaBoost算法的视频人脸识别方法。
应用AdaBoost算法实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。
系统基于.NET平台设计，使用C++语言进行实现，完成了基于视频的实时人脸身份认定。
关键词：人脸检测； OpenCV；人脸识别； C++；1AbstractBased on the research of identity authentication method and system of biometric recognition has been a hot research field of computer graphics, pattern recognition and the stability and visibility, the face, the algorithm research and system applications of face recognition is the most widely, according to the laboratory and dormitory safety management needs of the campus, designed and implemented. A face recognition systembased on OpenCV in surveillance video, development language is C++, the main content of this thesis includes: （1）Constructed the technical framework for video based face recognition based on OpenCV. According to the laboratory and the dormitory safety management needs, establishes a framework for video based face recognition based on OpenCV, which can complete real-time face recognition and identity based on video identification;（2）Design of a fast face detection algorithm in video based on OpenCV. Face detection is the precondition of face recognition, this paper uses OpenCV fast face detection algorithm to locate face in video image and extraction based on;The design use application of OpenCV to provide strong support, based platform design.（3）Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face location and recognition of video stream, which can realize real-time identification.System based platform design, implementation is carried out using C++ language, completed the real-time face identity recognition based on video Key word：Face detection；OpenCV；Face recognition；C++；目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1. 序言 (5)1.1. 人脸识别的背景介绍 (5)1.2. 人脸识别国内外发展状况 (5)1.3. 人脸识别研究的意义 (7)1.4. 人脸识别的技术应用 (7)1.5. 主要章节内容和章节结构 (8)1.6. 本章小结 (8)2. 人脸识别系统的技术框架和功能模块 (9) 2.1. OpenCV简介 (9)2.2. 人脸识别的功能模块 (9)2.3. 人脸识别的技术框架 (10)2.4. 本章小结 (12)3. 人脸识别的方法 (13)3.1. 人脸识别算法原理 (13)3.2. 常用人脸识别方法 (13)3.3. 基于神经网络的人脸识别方法 (13)3.4. 本章小结 (15)4. 人脸检测核心算法 (15)4.1. 人脸检测算法在人脸识别中的作用 (15) 4.2. 人脸检测算法 (16)4.3. AdaBoost算法 (16)4.4. 本章小结 (19)5. 原型系统实现 (20)35.1. 系统模块划分 (20)5.2. 模块实现 (20)4.2.1.系统运行流程图 (20)4.2.2.系统的功能界面 (21)4.2.3实验结果及分析 (22)5.3. 本章小结 (23)总结与展望 (24)参考文献 (25)1.序言1.1. 人脸识别的背景介绍近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人脸识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。
基于opencv的人脸识别毕业设计
基于opencv的人脸识别毕业设计一、引言人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术已被广泛应用于安防监控、人脸支付、智能门禁等领域。
本文将以基于opencv 的人脸识别技术为研究对象，设计一种高效、准确的人脸识别方案，作为毕业设计的主题。
二、背景介绍1. 人脸识别技术发展历程人脸识别技术的发展经历了传统图像处理、特征提取、模式识别等阶段，近年来，随着深度学习技术的成熟，人脸识别技术取得了突破性进展。
基于深度学习的人脸识别算法不仅能够实现高精度的人脸检测和识别，还能适应不同光照、姿态和表情下的人脸识别任务。
2. opencv在人脸识别中的应用opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法库。
opencv的简单易用、跨评台兼容等特性，使其成为人脸识别技术开发中的重要工具。
许多经典的人脸检测、人脸识别算法都有基于opencv的实现。
三、研究内容与目标本文拟以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，结合深度学习技术和opencv图像处理算法，设计一种高效、准确的人脸识别方案。
具体研究内容和目标如下：1. 掌握opencv图像处理和人脸识别的基本原理与算法；2. 分析深度学习在人脸识别中的应用，并结合opencv实现深度学习模型；3. 设计并实现一个基于opencv的人脸检测和识别系统；4. 评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较。
四、研究方法与流程1. 研究方法本研究将采用文献调研、实验分析和系统设计等方法，通过阅读相关文献，深入了解深度学习和opencv在人脸识别中的应用；结合实际数据集，分析人脸识别算法的性能和特点；基于opencv和深度学习框架，设计实现人脸识别系统，并进行性能评估。
2. 研究流程（1）文献综述：梳理文献，了解人脸识别领域的研究现状和发展趋势；（2）数据准备：收集人脸图像数据集，用于实验分析和算法训练；（3）算法实现：基于opencv和深度学习框架，实现人脸检测和识别算法；（4）系统设计：设计一个基于opencv的人脸识别系统，包括图像预处理、特征提取和匹配识别等模块；（5）性能评估：通过实验评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较；（6）撰写毕业设计论文。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人脸识别技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
它广泛应用于安全监控、门禁系统、智能支付等领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为人们提供了丰富的人脸识别算法和技术手段。
本文将介绍一种基于OpenCV的人脸识别系统设计，并对其原理、设计、实现和应用等方面进行详细阐述。
二、系统设计原理本系统设计基于OpenCV的人脸识别技术，主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个部分。
首先，通过OpenCV中的人脸检测算法，系统能够从图像或视频中检测出人脸；其次，利用OpenCV提供的特征提取算法，对检测到的人脸进行特征提取；最后，通过比对特征库中的人脸特征，实现人脸识别。
三、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头用于采集图像或视频，计算机则负责运行人脸识别算法。
此外，为了保障系统的稳定性和可靠性，还需要考虑硬件设备的选型和配置。
2. 软件设计软件部分主要包括OpenCV库、人脸检测算法、特征提取算法和人脸比对算法等。
其中，OpenCV库提供了丰富的人脸识别算法和技术手段，包括Haar级联分类器、DNN模块等。
此外，还需要设计用户界面，以便用户能够方便地使用本系统。
四、实现过程1. 人脸检测本系统采用Haar级联分类器进行人脸检测。
首先，通过训练Haar级联分类器，使其能够识别出人脸区域。
然后，在图像或视频中运行该分类器，检测出人脸区域。
2. 人脸特征提取对于检测到的人脸区域，本系统采用OpenCV中的特征提取算法进行特征提取。
常用的特征提取算法包括HOG、LBP等。
通过提取人脸特征，可以为后续的人脸比对提供依据。
3. 人脸比对本系统将提取到的人脸特征与特征库中的人脸特征进行比对。
比对过程中，需要采用一定的相似度计算方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
通过比对结果，可以判断出输入的人脸是否与特征库中的人脸匹配。
基于OpenCV的实时人脸识别系统研究与实现
基于OpenCV的实时人脸识别系统研究与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
基于OpenCV的实时人脸识别系统是一种常见的应用场景，本文将对该系统进行深入研究与实现。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。
三、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测和识别来实现身份验证或身份识别的技术。
常见的人脸识别方法包括特征提取、特征匹配等。
四、实时人脸检测与识别算法1. Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于Haar小波特征的对象检测方法，被广泛应用于人脸检测。
通过训练分类器来检测图像中是否存在人脸。
2. 训练级联分类器级联分类器是一种多层次的分类器结构，可以有效提高检测速度和准确率。
通过训练级联分类器来实现实时人脸检测。
3. 人脸特征提取与匹配在检测到人脸后，需要对人脸进行特征提取和匹配，常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
五、基于OpenCV的实时人脸识别系统设计1. 系统架构设计设计一个基于OpenCV的实时人脸识别系统，包括数据采集模块、人脸检测模块、特征提取模块、匹配模块等。
2. 数据采集与预处理通过摄像头采集实时视频流，并对图像进行预处理，如灰度化、直方图均衡化等操作。
3. 实时人脸检测利用Haar特征分类器或级联分类器对视频流中的人脸进行检测，并标记出人脸位置。
4. 人脸特征提取与匹配对检测到的人脸进行特征提取，并与数据库中存储的人脸特征进行匹配，实现实时人脸识别功能。
六、系统实现与优化1. OpenCV环境搭建搭建OpenCV开发环境，配置相关依赖库和工具，确保系统正常运行。
2. 算法实现与优化编写代码实现实时人脸识别系统，并对算法进行优化，提高系统性能和准确率。
基于OpenCV的人脸识别技术研究与实现(C语言)
基于OpenCV的人脸识别技术研究与实现（C语言）一、引言人脸识别技术是近年来备受关注的领域之一，随着计算机视觉和人工智能的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将重点介绍基于OpenCV库的人脸识别技术研究与实现，使用C语言进行编程实现。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等。
在本文中，我们将使用C语言结合OpenCV库来实现人脸识别技术。
三、人脸检测人脸检测是人脸识别技术的第一步，通过检测输入图像中的人脸位置来进行后续的识别工作。
OpenCV提供了Haar级联分类器来进行人脸检测，我们可以利用该分类器来实现简单而有效的人脸检测功能。
四、人脸特征提取在进行人脸识别之前，需要对检测到的人脸进行特征提取。
常用的方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
通过提取人脸的特征向量，可以将其表示为一个高维向量，便于后续的比对和识别。
五、人脸识别算法在得到人脸特征向量后，我们可以使用不同的算法来进行人脸识别。
常见的算法包括最近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和深度学习方法等。
这些算法可以根据实际需求选择合适的模型进行训练和测试。
六、实验设计与实现在本节中，我们将介绍如何使用OpenCV库和C语言来实现基于人脸识别技术的实验。
首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集，并对数据集进行预处理和特征提取。
然后，我们可以选择合适的算法模型进行训练，并对测试数据集进行验证和评估。
七、实验结果与分析通过实验我们可以得到不同算法在人脸识别任务上的表现结果，并对比它们的准确率、召回率等指标。
通过分析实验结果，可以帮助我们选择最适合当前任务需求的人脸识别算法，并对其性能进行优化和改进。
八、应用与展望人脸识别技术在安防监控、人机交互、身份认证等领域有着广泛的应用前景。
未来随着技术的不断发展，人脸识别技术将会变得更加智能化和便捷化，为社会生活带来更多便利。
基于OpenCV的人脸识别系统
基于OpenCV的人脸识别系统本文针对课题要求，将Visual C++作为开发工具，在开源计算机视觉平台OpenCV上进行大量的研究和测试，所涉及的内容有：视频图像的采集、人脸图像的预处理、数学形态学图像处理、人脸定位和经典的AdaBoosting算法等。
进而为研究人脸识别技术提供参考依据。
标签：识别系统视频识别OpenCV1 研究背景近年来，在安全入口控制、金融贸易等方面，随着应用需求的增长，生物统计识别技术受到社会的普遍关注。
目前，微电子和视觉系统有了新的进展，在一定程度上使得高性能自动识别技术的实现代价不断降低。
而人脸检测是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸检测最初来源于人脸识别。
人脸检测的目的是检测一张图像是否有人脸，如果有人脸，就把它从图像背景中分离出来，然后对特征进行人脸识别。
而在视频中的人脸检测在信息处理中，已经成为一项相当难突破的技术，越来越受到计算机视觉界的广泛关注，作为一个有价值课题，已经渗透到各不同领域中。
2 视频识别功能详细设计2.1 本系统的人脸检测算法2.1.1 基于Haar特征的人脸检测算法。
本系统开发过程中使用的人脸检测算法为基于Haar特征的人脸检测算法，Haar特征定义：HAAR 算法是一种基于特征（feature）的算法，而不是基于像素的算法。
利用Haar特征分类器实现人脸识别，其特点主要表现为检测速度快，性能好，实现流程如图1所示：对于每个特定分类器来说，通常情况下用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义其特征。
在浏览了几种经典的人脸检测算法后，回到本系统中使用的人脸检测算法上。
基于Haar特征的人脸检测算法是最近几年被引用较多，较典型的人脸检测算法。
2.1.2 积分图像。
积分图是Haar分类器能够实时检测人脸的保证。
积分图像是数字图像的一种表示方法，对（x，y）点处的像素值，代表所有左上角像素的总和。
其中g（i，j）是原始的图像，i（x，y）是积分图像。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。
二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。
2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。
3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。
三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。
通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。
四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。
同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。
2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。
3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。
4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
根据设定的阈值，判断是否为同一人。
五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。
2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。
3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。
六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。
采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。
2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
基于OpenCV的人脸识别系统设计及优化
基于OpenCV的人脸识别系统设计及优化一、引言人脸识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在安防监控、人脸支付、智能门禁等领域有着广泛的应用。
而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为人脸识别系统的设计和优化提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的人脸识别系统设计及优化方法。
二、人脸检测与识别流程人脸识别系统通常包括人脸检测和人脸识别两个主要步骤。
在OpenCV中，可以利用Haar级联分类器进行人脸检测，然后通过特征提取和匹配算法实现人脸识别。
下面将详细介绍这两个步骤的流程：1. 人脸检测在OpenCV中，可以使用cv2.CascadeClassifier类加载Haar级联分类器进行人脸检测。
首先需要加载已经训练好的分类器文件，然后对输入的图像进行多尺度的滑动窗口检测，最终得到人脸位置的矩形框。
2. 人脸识别在得到人脸位置后，可以利用特征提取算法如Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH(Local Binary Patterns Histograms)等方法提取人脸特征，并通过比对已知人脸数据库中的特征向量实现人脸识别。
OpenCV提供了cv2.face模块来实现这些算法。
三、系统设计与优化设计一个高效稳定的人脸识别系统需要考虑多方面因素，包括算法选择、参数调优、硬件设备等。
下面将介绍一些系统设计和优化的关键点：1. 算法选择根据实际需求和场景选择合适的人脸检测和识别算法是至关重要的。
不同算法有着各自的优缺点，需要根据具体情况进行权衡。
2. 参数调优在使用OpenCV提供的算法时，需要对参数进行调优以达到最佳效果。
比如在Haar级联分类器中可以通过调整尺度因子和邻居数等参数来提高检测准确率。
3. 数据集准备一个好的训练数据集对于人脸识别系统至关重要。
需要收集多样性、数量充足的人脸图像，并进行标注和预处理以提高系统的泛化能力。
4. 硬件设备为了实现实时高效的人脸识别，需要考虑硬件设备的选择。
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摘要基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了一套针对监控视频的基于OpenCV的人脸识别原型系统，开发语言选用C++，全文内容包括：（1）构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架。
针对实验室和宿舍安全管理需要，构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架，能够完成基于视频的实时人脸识别和身份认定；（2）设计了基于OpenCV的视频人脸快速检测算法。
人脸检测是人脸识别的前提，本文采用基于OpenCV的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定位和提取；（3）设计了基于AdaBoost算法的视频人脸识别方法。
应用AdaBoost算法实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。
系统基于.NET平台设计，使用C++语言进行实现，完成了基于视频的实时人脸身份认定。
关键词：人脸检测； OpenCV；人脸识别； C++；1AbstractBased on the research of identity authentication method and system of biometric recognition has been a hot research field of computer graphics, pattern recognition and the stability and visibility, the face, the algorithm research and system applications of face recognition is the most widely, according to the laboratory and dormitory safety management needs of the campus, designed and implemented. A face recognition system based on OpenCV in surveillance video, development language is C++, the main content of this thesis includes: （1）Constructed the technical framework for video based face recognition based on OpenCV. According to the laboratory and the dormitory safety management needs, establishes a framework for video based face recognition based on OpenCV, which can complete real-time face recognition and identity based on video identification;（2）Design of a fast face detection algorithm in video based on OpenCV. Face detection is the precondition of face recognition, this paper uses OpenCV fast face detection algorithm to locate face in video image and extraction based on;The design use application of OpenCV to provide strong support, based platform design.（3）Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face location and recognition of video stream, which can realize real-time identification.System based platform design, implementation is carried out using C++ language, completed the real-time face identity recognition based on video Key word：Face detection；OpenCV；Face recognition；C++；目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1. 序言 (5)1.1. 人脸识别的背景介绍 (5)1.2. 人脸识别国内外发展状况 (5)1.3. 人脸识别研究的意义 (7)1.4. 人脸识别的技术应用 (7)1.5. 主要章节内容和章节结构 (8)1.6. 本章小结 (8)2. 人脸识别系统的技术框架和功能模块 (9)2.1. OpenCV简介 (9)2.2. 人脸识别的功能模块 (9)2.3. 人脸识别的技术框架 (10)2.4. 本章小结 (12)3. 人脸识别的方法 (13)3.1. 人脸识别算法原理 (13)3.2. 常用人脸识别方法 (13)3.3. 基于神经网络的人脸识别方法 (13)3.4. 本章小结 (15)4. 人脸检测核心算法 (15)4.1. 人脸检测算法在人脸识别中的作用 (15)4.2. 人脸检测算法 (16)4.3. AdaBoost算法 (16)4.4. 本章小结 (19)5. 原型系统实现 (20)35.1. 系统模块划分 (20)5.2. 模块实现 (20)4.2.1.系统运行流程图 (20)4.2.2.系统的功能界面 (21)4.2.3实验结果及分析 (22)5.3. 本章小结 (23)总结与展望 (24)参考文献 (25)1.序言1.1. 人脸识别的背景介绍近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人脸识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。
人体生物特征识别技术是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。
而人脸识别技术具有比其他生物特征识别技术更直观、简便、准确、可靠及可扩展性良好等众多优势，因而应用广泛。
随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一[1]，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
1.2. 人脸识别国内外发展状况人脸识别技术从应用层面上主要可分为：人脸检测、人脸识别查询、人脸识别身份认证，目前，我国从事人脸识别技术研究的单位有很多，使得生物特征识别技术形成缩小了与国外的差距[2]。
2008年，以清华大学和中科院自动化研究所为代表的北京奥运会实名制票证系统的实施将生物特征识别技术又推到了一个新的水平，为我国生物识别技术在安防领域的应用打下了坚实的基础。
人脸识别检测研究，主要包括人脸检测技术和人脸识别技术的研究[3]。
人5脸识别检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是，则返回人脸的位置、大小和姿态，接着对人脸进行识别。
它是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题。
同时，人脸检测要走向实际应用，精度和速度是亟需解决的两个关健问题[4]，自20世纪90年代以来，人脸检测的精度得到了大幅度的提高，但是速度却一直达不到应用系统用户满意的程度，为此研究者们付出艰辛的努力，直到21世纪Viola基于AdaBoost 算法的人脸检测器的发表[8]，人脸检测的速度才得到了实质性的提高，该算法的发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展。
按照人脸识别的自动化程度，人脸识别的发展经历了以下三个阶段：第一阶段是机械式识别阶段：早期的人脸识别，是在已经得到一个正面人脸图像的基础上进行的，以Bertillon、Allen、Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征[10]。
在Ber-tillon的系统中，用一个简单的语句与数据库中的某一张脸相联系，同时与指纹分析相结合，提供了一个较强的识别系统。
为了提高脸部识别率，Allen为待识别脸设计了一种有效且逼真的摹写。
Parke 则用计算机实现了这一想法，并产生了较高质量的人脸灰度图模型。
但是，这一阶段的人脸识别过程全部依赖于操作人员，没有实现系统的自动识别功能。
第二阶段是人机交互式识别阶段：这一阶段所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的研究方法，此方法的思想是首先检测出眼、鼻、嘴等脸部主要部件的位置和大小，然后利用这些部件的总体几何分布关系以及相互之间的参数比例来识别人脸，忽略了局部细微特征，更适合于粗分类。
代表性工作有Goldstion、Harmon和Lesk等人用几何特征参数来表示人脸正面图像。
他们采用21维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。
Kaya和Kobayashi则采用了统计识别的方法[11]，用欧氏距离来表示人脸特征如嘴唇与鼻子之间的距离，嘴唇的高度等。
更进一步地，T．Kanad设计了一个高速且有一定知识导引的半自动回溯识别系统，创造性地运用积分投影法从单幅图像上计算出一组脸部特征参数，再利用模式分类技术与标准人脸相匹配。
Kanad的系统实现了快速、实时的处理，促进了人脸识别系统走向实际应用领域。
不足的是，此类方法仍需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。