人脸特征提取与识别参考
Python中人脸图像特征提取方法（HOG、Dlib、CNN）简述
Python中⼈脸图像特征提取⽅法（HOG、Dlib、CNN）简述⽬录⼈脸图像特征提取⽅法（⼀）HOG特征提取（⼆）Dlib库（三）卷积神经⽹络特征提取（CNN）⼈脸图像特征提取⽅法（⼀）HOG特征提取1、HOG简介Histogram of Oriented Gridients，缩写为HOG，是⽬前计算机视觉、模式识别领域很常⽤的⼀种描述图像局部纹理的特征。
它的主要思想是在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。
其本质为：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅。
2、实现⽅法⾸先将图像分成⼩的连通区域，这些连通区域被叫做细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。
最后把这些直⽅图组合起来，就可以构成特征描述符。
将这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（叫做区间）进⾏对⽐度归⼀化，可以提⾼该算法的性能，所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。
通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
3、HOG特征提取优点由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。
在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。
HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。
4、HOG特征提取步骤（1）⾊彩和伽马归⼀化为了减少光照因素的影响，⾸先需要将整个图像进⾏规范化（归⼀化）。
在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的⽐重较⼤，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。
（2）计算图像梯度计算图像横坐标和纵坐标⽅向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度⽅向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，⼈影和⼀些纹理信息，还能进⼀步弱化光照的影响。
人脸识别技术
人脸识别技术人脸识别技术是一种通过人脸图像或视频进行自动识别的生物识别技术。
它已经广泛应用于安全系统、手机解锁、自动门禁等领域，也被用于犯罪侦查、边境安全等方面。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及面临的挑战。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是通过识别人脸的唯一性来进行身份认证或辨别的一种技术。
其基本原理包括人脸检测、特征提取和匹配三个步骤。
1. 人脸检测：通过图像处理技术，将输入的图像中的人脸部分进行定位和提取。
这一步骤通常使用一些特定的算法来检测图像中的脸部特征，如皮肤颜色、眼睛位置等。
2. 特征提取：在得到人脸图像后，需要从中提取出一些具有代表性的特征，用于后续的比对和识别。
常见的特征包括脸部的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等。
3. 匹配：在特征提取的基础上，将输入的人脸特征与数据库中已有的特征进行比对，判断是否匹配。
匹配的算法包括简单的欧氏距离计算、神经网络等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
1. 安全系统：许多公司和机构使用人脸识别技术来加强其安全系统。
通过将识别的人脸与数据库中的人脸进行比对，可以实现员工或居民的身份识别，进一步加强门禁、考勤等措施的安全性。
2. 手机解锁：现在的智能手机普遍使用人脸识别技术来解锁。
用户只需将面部对准摄像头，系统就可以自动辨识出用户的身份，并解锁手机。
3. 电子支付：一些支付系统采用人脸识别技术来进行支付验证，提高支付的安全性和便利性。
用户只需将脸部对准手机摄像头，即可完成支付。
4. 犯罪侦查：警方利用人脸识别技术来寻找罪犯，通过与现有的人脸数据库进行比对，辅助侦破案件和追捕逃犯。
5. 边境安全：在边境口岸和机场等地，人脸识别技术可以识别不法分子和潜在危险人员，加强国家边境的安全监控。
三、人脸识别技术面临的挑战尽管人脸识别技术在很多领域有着广泛的应用，但它仍然面临一些挑战。
1. 数据隐私：使用人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这涉及到个人隐私的问题。
人脸识别与特征提取技术
人脸识别与特征提取技术随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐走入人们的生活，并在各个领域得到广泛应用。
人脸识别作为一种先进的生物识别技术，可以通过对人脸图像的处理和分析，完成人脸识别和特征提取。
本文将从人脸识别的定义、应用场景、特征提取技术以及存在的问题等方面进行探讨。
一、人脸识别的定义与应用场景人脸识别是一种通过对人脸图像进行识别、比对、验证身份的技术，常用于安全控制、人机交互、社交娱乐等领域。
在安全控制方面，人脸识别技术可以应用于门禁系统，实现智能进出管理，提高安全性。
在人机交互方面，人脸识别技术可以应用于智能手机的解锁，无需输入密码即可完成解锁操作。
在社交娱乐方面，人脸识别技术可以应用于人脸变换、滤镜等功能，为用户提供多样化的娱乐体验。
二、人脸特征提取技术人脸识别的核心技术之一是特征提取，即通过算法对人脸图像进行分析，提取出能够代表人脸特征的信息。
常用的人脸特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
1. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的无监督学习方法，通过线性变换将原始数据投影到低维度的空间中，使得投影后的数据具有最大的方差。
在人脸识别中，通过将人脸图像进行降维，利用投影后的低维特征进行识别。
然而，PCA方法对噪声和光照变化较为敏感，可能导致识别准确率下降。
2. 线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种常用的有监督学习方法，通过找到最佳的投影方向，使得同一类别的样本尽量接近，不同类别的样本尽量远离。
在人脸识别中，LDA可以通过构建类别内离散度矩阵和类别间散度矩阵，找到最佳的投影方向，从而提取出最能代表人脸特征的信息。
3. 局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种基于纹理特征的描述方法，通过对像素点及其邻域的灰度值进行比较，将比较结果编码，得到一个二进制数值，用来表示该像素点的特征。
在人脸识别中，LBP可以通过对人脸图像的局部纹理进行描述，将每个像素点的局部纹理特征提取出来，作为人脸特征的一部分。
LBP算法(人脸识别特征提取)
LBP算法（人脸识别特征提取）LBP（Local Binary Patterns）算法是一种用于人脸识别中的特征提取算法。
该算法能够有效地描述图像局部纹理特征，通过将图像划分为不同的区域，并计算每个区域的局部二值模式（Local Binary Pattern），从而提取出图像的纹理特征。
本文将介绍LBP算法的原理、应用以及算法的优缺点。
LBP算法的原理是基于图像局部纹理的分布统计。
算法首先将图像划分为若干个重叠的圆形区域，然后选取每个区域的中心像素点作为参考点，根据参考点和周围像素的灰度值大小关系，将周围像素的灰度值二值化。
具体而言，如果周围像素的灰度值大于或等于参考点的灰度值，则将其对应位置的二值设置为1，否则设置为0。
这样，就得到了一个局部二值模式。
对于每个局部二值模式，在其周围像素形成的二进制数中，可以计算出一个十进制的值，该值即为对应的LBP值。
然后，可以统计整个图像中不同LBP值的出现次数，以得到该图像的纹理特征向量。
为了保持LBP特征的旋转不变性，通常将计算得到的纹理特征向量进行旋转不变模式（Rotation-Invariant Patterns）的处理。
LBP算法在人脸识别中的应用非常广泛。
通过提取图像的纹理特征，LBP算法能够有效地区分人脸图像中不同的区域，从而实现人脸检测、人脸识别等任务。
与其他特征提取算法相比，LBP算法具有计算简单、计算效率高以及对光照变化、表情变化等具有较强的鲁棒性的优点。
然而，LBP算法也存在一些缺点。
首先，LBP算法提取的特征主要反映了图像的纹理信息，对于人脸的形状、结构等特征没有很好的表达能力。
其次，LBP算法对于像素点近邻选择的问题较为敏感，不同的近邻选择可能会导致特征的差异。
最后，LBP算法没有考虑像素点的空间关系，在一些图像中可能导致特征提取不准确。
为了克服这些缺点，研究人员对LBP算法进行了改进和扩展，提出了许多改进的LBP算法。
例如，Extended LBP（ELBP）算法结合了LBP算法和傅里叶描述子，融合了纹理和形状信息；Uniform LBP（ULBP）算法通过将LBP值分为不同的均匀模式，增强了特征的区分能力和鲁棒性；Multi-scale LBP（MLBP）算法在不同尺度下提取LBP特征，增强了特征的描述能力。
人脸识别技术原理及解决方案
人脸识别技术原理及解决方案1.人脸采集：首先需要对人脸图像进行采集。
常见的采集方式包括摄像头、红外相机等，可以采集2D或3D人脸图像。
采集到的图像将作为后续分析和比对的基础。
2. 人脸检测：通过算法对采集到的图像中的人脸进行检测和定位。
常见的检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
这一步骤的目的是将图像中的人脸与其他特征进行分离，为后续的分析和识别提供准确的数据。
3.人脸特征提取：通过算法将检测到的人脸图像中的特征提取出来，用于后续的比对和识别。
常见的特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）等。
特征提取的目的是将人脸图像转化为一组可比较的数值特征。
4.人脸特征比对：将提取出的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
比对算法通常使用欧氏距离、余弦相似度等指标进行计算。
比对结果可以得出两个人脸特征之间的相似度。
1.算法优化：针对采集、检测、特征提取和比对等过程，需要不断优化算法，提高识别准确性和速度。
例如，采用深度学习网络提取特征、改进检测算法等。
2.设备硬件：人脸识别技术对设备硬件要求较高，需要具备高分辨率的摄像头、快速处理器等。
因此，解决方案需要选择合适的硬件设备，以保证系统的稳定性和性能。
3.数据库管理：人脸识别技术需要建立人脸图像数据库，用于比对和识别。
数据库的管理涉及图像存储、索引建立、数据更新等问题。
解决方案需要提供高效的数据库管理方法，保证数据的可靠性、实时性和安全性。
4.环境适应：人脸识别技术需要适应不同的环境和应用场景。
例如，对于光线昏暗或异常的情况，需要采用强光补偿、低照度增强等技术来提高识别效果。
解决方案需要根据具体需求，选择合适的环境适应方案。
5.隐私保护：人脸识别技术在应用过程中需要注意隐私保护的问题。
解决方案需要对人脸图像进行加密、存储和传输的安全处理，确保用户个人隐私得到有效保护。
综上所述，人脸识别技术的原理包括人脸采集、检测、特征提取和比对等过程。
怎么检测人脸相似度(人脸识别技术)
怎么检测人脸相似度（人脸识别技术）
人脸相似度的检测是通过人脸识别技术实现的。
下面是一般的人脸相似度检测的步骤：
●数据采集：首先需要采集一组人脸数据，包括待比较的人脸图像
和已知的参考人脸图像。
这些图像可以来自摄像头、相册或其他人脸图像数据库。
●人脸检测和对齐：使用人脸检测算法，将每个图像中的人脸位置
进行标定和确定。
然后，对检测到的人脸进行对齐，确保图像中的人脸区域具有一致的姿态和大小。
●特征提取：通过人脸图像中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴
等，提取出人脸的特征描述信息。
常用的特征提取方法包括运用人工设计的特征描述算子，或使用深度学习算法进行特征提取。
●相似度计算：使用提取到的人脸特征描述信息，计算待比较人脸
与参考人脸之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
●设置相似度阈值：根据应用需求，设置一个相似度阈值，代表两
个人脸被认为是相似的阈值。
当计算得到的相似度高于该阈值时，则可以判定两个人脸是相似的。
人脸相似度的检测准确度受多种因素影响，包括图像质量、角度、光照、遮挡等。
因此，在进行人脸相似度检测时，需要综合考虑并优化上述步骤中的各个环节。
此外，要记得在使用人脸识别技术时遵循适
当的隐私保护措施。
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法人脸识别技术是一种通过获取和分析人脸图像中的特征，来进行身份验证或者身份识别的技术。
而人脸识别技术的核心就是人脸特征的提取。
本文将介绍几种常用的人脸识别技术中的特征提取方法。
一、颜色信息的提取颜色信息是人脸图像中最直观的特征之一，通过对人脸图像进行色彩空间转换，即将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，可以提取出特定的颜色信息。
在HSV颜色空间中，H表示色调，S表示饱和度，V 表示亮度。
通过调整阈值，可以提取出人脸图像中的肤色信息，从而进行特征的提取和分析。
二、几何信息的提取几何信息是利用人脸图像中的形状和结构特征，通过计算和测量人脸各个部位之间的相对位置和大小关系来进行特征提取。
常见的几何信息包括眼睛间距、眼睛到鼻子的距离、嘴巴的大小等。
通过测量和计算这些几何信息，可以得到一个人脸的独特特征。
三、纹理信息的提取纹理信息是指人脸图像中由于皮肤质地、皱纹等因素造成的细微变化。
纹理信息的提取需要先将人脸图像进行分割，再对每个小区域进行纹理特征的提取。
常用的方法有局部二值模式（LBP）和高斯微分滤波器（GDF）等。
通过提取纹理信息，可以得到一个人脸图像的纹理特征。
四、特征融合除了单一的特征提取方法，还可以通过将不同的特征进行融合来得到更加准确的特征提取结果。
特征融合可以采用加权求和的方式，将不同特征的重要性进行评估，并根据重要性进行加权处理。
常见的特征融合方法有融合规则、融合加权和融合决策等。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别技术中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建深层神经网络，利用多层次的特征提取和表达能力来实现人脸特征的提取。
常见的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。
总结：人脸识别技术的特征提取方法包括颜色信息的提取、几何信息的提取、纹理信息的提取、特征融合和深度学习方法。
不同的特征提取方法有不同的应用场景和优劣势，根据具体的需求选择合适的方法进行特征提取，可以提高人脸识别技术的准确度和稳定性。
图像处理中的人脸检测与识别技术
图像处理中的人脸检测与识别技术人脸检测与识别技术是图像处理领域中的一项重要技术，广泛应用于人脸识别系统、安防监控系统等领域。
本文将从人脸检测的原理、人脸特征提取和人脸识别技术三个方面进行阐述。
一、人脸检测的原理人脸检测是指在一张图像中自动识别和定位人脸的过程。
人脸检测的原理可以概括为以下几个步骤：1.图像获取：从摄像头、相机等设备中获取图像。
2.图像的预处理：通过灰度化、直方图均衡化等方法将图像转化为可处理的形式。
3.特征提取：通过特征提取算法，提取图像中的人脸特征。
4.分类和判断：使用分类器来判断图像中是否存在人脸，并进行位置定位。
常用的人脸检测算法包括Haar特征检测、Viola-Jones算法以及基于深度学习的卷积神经网络(CNN)等。
二、人脸特征提取人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有辨识性的特征。
常用的人脸特征提取方法有以下几种：1.几何特征：通过测量人脸图像中的一些几何特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置、尺寸等来描述人脸。
2.颜色特征：利用人脸图像中的皮肤色彩信息来进行人脸特征提取，例如HSV颜色空间中的色调、饱和度和亮度等。
3.纹理特征：通过分析人脸图像的纹理特征，比如灰度共生矩阵、Gabor滤波器等，来描述人脸。
4.基于矩阵的特征：将人脸图像转化为矩阵形式，如图像的小波变换矩阵、离散余弦变换等，然后提取矩阵特征。
5.基于深度学习的特征：利用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)等，从图像中学习特征表示，然后进行人脸识别。
三、人脸识别技术人脸识别技术是指在给定一张人脸图像时，通过比对已知人脸特征库中的人脸特征来确定图像中的人脸身份。
人脸识别技术常用的方法有以下几种：1.特征匹配：将图像中提取的人脸特征与数据库中的特征进行比对，通过计算特征的相似度来判断人脸的身份。
常用的特征匹配算法有欧氏距离、相似性度量等。
2.统计学模型：通过建立统计模型，如主成分分析(PCA)模型、线性判别分析(LDA)模型等，对人脸进行建模和识别。
人脸识别实验报告模板(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。
2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。
3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。
4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。
- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。
- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。
- 输出检测到的人脸位置信息。
2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。
- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。
- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。
- 将提取到的特征进行归一化处理。
3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。
- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。
- 根据比对结果判断是否为同一个人。
4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。
- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的性能和优缺点。
五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。
- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。
2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。
- 分析特征提取对识别性能的影响。
3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的识别性能。
1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
2. 分析实验结果，得出实验结论。
人脸识别的特征提取概论
人脸识别的特征提取概论人脸识别是一种通过计算机技术识别和鉴别人脸的技术，其过程主要包括人脸检测、特征提取和识别匹配。
其中特征提取是人脸识别的关键环节，通过提取人脸图像中的特征信息，可以对不同的人脸进行区分识别。
特征提取是指从原始图像中提取出能够代表人脸特征的信息。
人脸特征通常包括形状、纹理和局部特征等方面。
下面将介绍几种常见的人脸特征提取方法。
一、基于特征点的人脸识别方法：基于特征点的人脸识别方法主要利用人脸上的特殊点位信息进行特征提取和匹配。
常用的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等位置。
通过检测这些特殊点位，可以计算得到人脸的特征向量，并与数据库中的特征向量进行匹配。
这种方法简单快速，但对于一些遮挡或者光线较暗的人脸有一定的局限性。
二、基于纹理的人脸识别方法：基于纹理的人脸识别方法主要利用人脸上由面部组织形成的纹理信息进行特征提取和匹配。
主要包括LBP（Local Binary Pattern）和Gabor 滤波器。
LBP方法将每个像素与其周围像素比较，得到二进制编码作为纹理特征。
Gabor滤波器则通过不同频率和方向的滤波器对图像进行滤波，提取其纹理信息。
这两种方法适用于不同的应用场景，且对光线变化和表情变化的鲁棒性较强。
三、基于形状的人脸识别方法：此外，还有一些基于深度学习的人脸特征提取方法，如基于卷积神经网络的人脸特征提取方法。
通过训练深度神经网络，可以得到具有较好鉴别效果的人脸特征表示。
这种方法不仅可以提取局部特征，还能够提取出更加抽象和语义化的特征，具有较好的鉴别能力。
综上所述，人脸识别的特征提取是通过计算机技术从人脸图像中提取出代表人脸特征的信息的过程。
不同的特征提取方法适用于不同的应用场景，可以通过组合多种特征提取方法来提高人脸识别的准确率和鉴别能力。
随着深度学习等技术的发展，人脸识别的特征提取将会得到更好的发展和应用。
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本科生毕业设计（论文）文献综述题目：人脸特征提取与识别姓名：学号：学院：专业：年级：指导教师：（签名）系主任（或教研室主任）：（签章）目录1 前言 (1)2 人脸特征提取与识别方法 (1)2.1 基于几何特征的方法 (1)2.2 基于特征脸的方法 (2)2.3 局部特征分析LFA方法 (3)2.4 基于弹性模型的方法 (4)2.5 神经网络方法 (4)2.6 其他方法 (5)3 总结 (5)致谢： (6)参考文献： (6)人脸特征提取与识别1前言近年来，Internet和多媒体技术飞速发展，多媒体（包括图像、视频等）数据规模急剧膨胀。
为了快速、准确地找到感兴趣的图像或视频，人们提出了基于内容的图像检索(content-based image retrieval，简称CBIR)技术，研究让计算机对图像进行分类和检索的算法。
CBIR涉及图像内容表示、相似性度量、高维索引技术等方面。
[1]图像内容的表示是需要首先解决的问题。
为了实现对图像内容的存取、访问和检索，MPEG-7提出了图像内容描述子的概念，例如颜色描述子、纹理描述子、形状描述子等。
图像颜色内容通常用颜色直方图来表示，纹理特征以纹理模式区分图像，形状特征用于包含特定形状对象的图像检索。
颜色直方图（或称为颜色谱）因其简单、有效的性能而在大多数CBIR系统中得到应用，但是颜色直方图对纹理图像的检索效果不好。
不同的纹理图像可能有非常相似的颜色直方图。
所谓图像纹理，它反映的是图像的一种局部结构化特征，具体表现为图像像素点某邻域内像素点灰度级或者颜色的某种变化，而且这种变化是空间统计相关的，它由纹理基元和基元的排列两个要素构成。
纹理分析方法有统计方法、结构方法和基于模型的方法。
2人脸特征提取与识别方法人脸识别本质上是三维塑性物体二维投影图像的匹配问题，它的困难体现在：(1)人脸塑性变形(如表情等)的不确定性；(2)人脸模式的多样性(如胡须、发型、眼镜、化妆等)；(3)图像获取过程中的不确定性(如光照的强度、光源方向等)。
识别人脸主要依靠人脸上的特征。
也就是说依据那些在不同个体上存在的较大差异而对同一个人则比较稳定的度量。
由于人脸变化复杂，因此特征表述和特征提取十分困难。
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。
2.1 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸干差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以作为人脸识别的重要特征。
几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。
Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
[2]采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
[3]可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是：设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板，如图2-1，图2-2所示)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广；二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
[4]图2-1 可变形模板法的眼模型图2-2 可变形模板法的嘴模型基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。
同时，采用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，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2.2 基于特征脸的方法Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸(如图2-3所示)。
识别时将测试图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个己知的人脸图像比较进行识别。
Pentland 等报告了相当好的结果，在200个人的3000幅图像中得到95％的正确识别率，在FERET数据库上对150幅正面人脸象只有一个误识别。
但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作，如归一化等。
图2-3 Pentland 得到的特征脸(主特征向量)在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征人脸识向量(即特征脸)并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征（子空间）选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。
事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法。
它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valetin对此作了详细讨论。
总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，所以还有着很大的局限性。
[5]2.3 局部特征分析LFA方法主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后邻近的点与原图像空间中点的邻近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。
基于这种考虑，Atick 提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。
这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了Facelt软件的基础。
局部特征分析（Local Feature Analysis，LFA）是一种基于特征表示的面像识别技术，源于类似搭建积木的局部统计的原理。
LFA 基于所有的面像(包括各种复杂的式样)都可以从由很多不能再简化的结构单元子集综合而成。
这些单元使用复杂的统计技术而形成，它们代表了整个面像，通常跨越多个像素（在局部区域内）并代表了普遍的面部形状，但并不是通常意义上的面部特征。
实际上，面部结构单元比面像的部位要多得多。
然而，要综合形成一张精确逼真的面像，只需要整个可用集合中很少的单元子集(12～40特征单元)。
要确定身份不仅仅取决于特性单元，还决定于它们的几何结构(比如它们的相关位置)。
通过这种方式，LFA 将个人的特性对应成一种复杂的数字表达方式，可以进行对比和识别。
“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和形状来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使它可以从百万人中精确地辨认出一个人。
银晨面像识别系统用的就是这种方法。
2.4 基于弹性模型的方法Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型（DLA）[6]，将物体用稀疏图形来描述，其顶点用局部能量的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的己知图形。
Wiscott等人在此基础上作了改进，用FERET等图像库做实验，用300幅人脸图像和另外300幅图像作比较，准确率达到97.3％；此方法的缺点是计算量非常巨大。
Nastar将人脸图像I(x，y)建模为可变形的3D网格表面(x，y，I(x, y))，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题[N1]。
利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。
这种方法的特点在于将空间(x，y)和灰度I(x，y)放在了一个3D 空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。
Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显著特征，将人脸编码为83 个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状的人脸识别。
2.5 神经网络方法目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。
Valentin 提出一种方法，首先提取人脸的50 个主元，然后用自相关神经网络将它映射到5 维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。
Lee 等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善；Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果；Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法(PDBNN)，其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。
这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用。
其它研究还有：Dai等提出用Hopfield 网络进行低分辨率人脸联想与识别；Gutta等提出将RBF 与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型；Phillips等人将Matching Pursuit滤波器用于人脸识别；还有人用统计学习理论中的支撑向量机（SVM）进行人脸分类。
[7]神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。
2.6 其他方法Brunelli等对模板匹配方法作了大量实验，结果表明在尺度、光照、旋转角度等各种条件稳定的情况下，模板匹配的效果优于其他方法，但它对光照、旋转和表情变化比较敏感，影响了它的直接使用。
Goudail等人采用局部自相关性作为人脸识别的判断依据，它具有平移不变性，在脸部表情变化时比较稳定。
在最近的一些工作中，Benarie等提出VFR的表示框架并将它用于人脸识别的工作中，Lam等人研究了不同视点下的人脸匹配和识别问题，Vetter 等人讨论了由单幅人脸图像生成其他视点的人脸图像的可能性，Mirhosseini等则探讨了多种信息融合的人脸识别方法。
[8]3总结作为模式识别、图像分析与理解等领域的典型研究课题，人脸识别不仅在理论上具有重要价值，而且在安全、金融等领域具有重要的应用前景，因此在学术界和产业界都受到了广泛的关注，目前已经出现了一些实用的商业系统。