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人脸识别技术研究综述人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别人脸的技术。
其应用场景广泛，包括但不限于安防监控、社交娱乐、手机解锁等，因其高效、便捷、精确的特点，已成为当今信息技术领域的一个热门话题。
人脸识别技术的发展历程：人脸识别技术的历史可以追溯到上世纪60年代，在当时的条件下，该技术存在着诸多局限；进入21世纪，随着数字图像处理和计算能力的快速发展，人脸识别技术得到了长足的发展。
2017年，人脸识别技术在国际学术界已经达到了一个新的高度，准确率得到了显著提升。
人脸识别技术的构成：人脸识别技术主要由以下几个部分组成：数据采集：通过摄像头等设备采集人脸图像或视频。
数据预处理：对采集到的图像或视频进行去噪、对齐等处理。
特征提取：对预处理后的数据提取特征向量，用于后续的分类判别。
分类识别：将特征向量与已有的人脸库进行比对，最终确定输入图像或视频中人脸对应的身份。
应用领域：人脸识别技术在现实生活中有着广泛的应用。
在安防领域，人脸识别技术可以快速准确地识别目标人物，并实现报警、跟踪等功能；在社交娱乐领域，人脸识别技术可以实现人脸识别游戏、人脸变换等应用；在移动互联网领域，人脸识别技术可以实现快速安全的手机解锁、身份验证等功能。
人脸识别技术的挑战：人脸识别技术在实际应用中，还存在着一些挑战，例如：光照条件：光照不充分或过强时，可能会导致图像中出现阴影或高光，从而影响了人脸识别的准确度。
姿势变化：人的头部可以做出多种不同的姿势，如低头、仰头、转头等，这也会对人脸识别的准确度产生影响。
遮挡问题：某些情况下，人脸可能会被遮挡，如戴口罩、戴帽子等，这也会影响到人脸识别的准确度。
数据量：人脸识别技术的准确度和鲁棒性很大程度上依赖于训练数据，因此需要大量的数据集来进行训练，这对于一些独立研发者来说是一个难点。
隐私问题：人脸识别技术在应用过程中，涉及到大量的个人隐私信息，如何保护隐私成为了人脸识别技术亟待解决的问题。
结语：随着人工智能和计算机技术的飞速发展，人脸识别技术的准确率和应用场景也在不断拓展。
人脸识别综述人脸识别是一种通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别技术在各种领域和应用中被广泛应用，如安全、监控、人机交互等。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、主要方法和应用，以及目前面临的挑战和未来的发展趋势。
首先，人脸识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的人脸识别技术主要基于几何特征的测量，如距离、角度和比例等，但这种方法对姿态、光照和表情等因素敏感，容易出现误识别。
随着模式识别理论的发展，基于统计和机器学习的人脸识别方法得到了广泛应用，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
这些方法利用人脸图像中的主要特征、能量和信息等进行训练和分类，具有较高的识别率和鲁棒性。
近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了人脸识别技术的发展，通过构建深层神经网络模型，实现了更准确和鲁棒的人脸识别。
其次，人脸识别技术的核心是提取和匹配人脸图像中的特征。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和局部特征等。
几何特征是基于脸部形状和结构的特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和大小等。
纹理特征是通过分析图像中的灰度、颜色和纹理等信息获得的特征。
局部特征是利用图像中特定区域的局部信息获取的特征，如眼睛区域、嘴巴区域等。
对于特征匹配，主要采用的方法是基于距离或相似度度量的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
然后，人脸识别技术在多个领域具有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别技术可以用于身份验证和非法入侵检测。
例如，人脸识别技术可以用于解锁手机、电脑或门禁系统，以确保只有合法用户可以访问。
在监控领域，人脸识别技术可以用于追踪和识别嫌疑人。
在人机交互领域，人脸识别技术可以用于实现手势交互和情感识别。
此外，人脸识别技术还广泛应用于娱乐、医疗和教育等领域。
然而，人脸识别技术仍然面临一些挑战。
首先，光照和表情变化对人脸识别的影响较大，这容易导致识别错误。
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
机器视觉中的人脸识别技术综述一、绪论机器视觉是一个跨学科、交叉领域的学科，融合了计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的知识和技术。
其中，人脸识别技术作为一种典型的机器视觉应用，被广泛应用于安防、金融、医疗、交通等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述，着重介绍其技术原理、现有算法、应用场景以及主要挑战。
二、人脸识别技术原理人脸识别技术依靠计算机对人脸图像进行处理和分析，从而对其进行识别。
其技术原理包括图像获取、预处理、特征提取和分类等四个步骤。
1.图像获取图像获取是人脸识别技术的第一步，其核心是采集和保存人脸图像数据。
常见的图像获取方式包括摄像头、扫描仪、红外线等。
2.预处理图像预处理是对采集的图像进行处理，使其更加适合进行后续处理。
其主要包括去噪、滤波、灰度化、对齐、归一化等技术手段。
3.特征提取特征提取是人脸识别技术的核心，其目的是从人脸图像中提取出最具有区分度的特征。
常用的特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成份分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、Gabor滤波器等。
4.分类人脸图像的分类是指将针对某个人脸提取到的特征进行比对，从而判断该人脸是否为已知人脸或者新人脸。
常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)、神经网络等。
三、人脸识别算法人脸识别技术的研究与应用已经有近几十年的历史，现有的算法也越来越成熟和丰富，其中主要包括传统算法和深度学习算法两大类。
1.传统算法传统算法是指在深度学习算法出现之前，使用传统的机器学习和图像处理技术进行特征提取和分类的技术手段。
常用的传统算法包括PCA、LDA、SVM、k-NN等。
在处理小规模的数据集时，这些传统算法表现出了很好的效果，但在处理大规模、复杂数据集时，效果不如深度学习算法。
2.深度学习算法深度学习算法是指利用深度神经网络对人脸数据进行特征提取和识别的方法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
人脸识别方法综述一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常热门的领域。
在各个领域中，都有着广泛的应用，比如安防、金融、医疗等等。
本文将对人脸识别方法进行综述，包括传统的方法和深度学习方法。
二、传统方法1. 特征提取特征提取是人脸识别过程中最重要的一步。
传统的特征提取算法主要包括LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）和SIFT（尺度不变特征变换）等。
2. 降维由于原始图像数据维数较高，需要进行降维处理。
PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是两种常见的降维算法。
3. 分类器分类器是将输入样本映射到输出类别的关键组件。
常见的分类器包括SVM（支持向量机）、KNN（k近邻算法）和决策树等。
三、深度学习方法1. 卷积神经网络卷积神经网络是目前应用最广泛的深度学习算法之一。
卷积神经网络主要包括卷积层、池化层和全连接层等。
其中，卷积层和池化层可以提取图像的特征，全连接层则用于分类。
2. 人脸检测人脸检测是人脸识别过程中的第一步。
常见的人脸检测算法包括Haar 特征和基于深度学习的方法，比如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
3. 人脸对齐由于不同人的面部特征存在差异，需要进行人脸对齐处理。
常见的人脸对齐算法包括基于特征点的方法和基于深度学习的方法。
4. 人脸识别在完成前面三个步骤后，就可以进行人脸识别了。
常见的深度学习模型包括FaceNet、DeepID系列和VGGFace等。
四、总结本文对传统方法和深度学习方法进行了综述。
传统方法主要包括特征提取、降维和分类器等步骤；而深度学习方法则主要采用卷积神经网络进行特征提取和分类。
无论是传统方法还是深度学习方法，都有着广泛的应用前景。
在未来，人脸识别技术将会在更多领域中发挥重要作用。
人脸识别文献综述
人脸识别技术的文献综述可以从以下几个方面展开：
1.人脸识别技术的发展历程：介绍人脸识别技术的起源、发展历程以及各个阶段的技术特
点和应用领域。
2.人脸识别的基本原理：阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配识别
等关键技术。
3.人脸识别的应用领域：介绍人脸识别技术在各个领域的应用情况，如安全、金融、交通、
教育等。
4.人脸识别的技术挑战和解决方案：分析人脸识别技术面临的技术挑战，如光照、角度、
面部朝向、面部表情等，并介绍各种解决方案和技术进展。
5.人脸识别的未来展望：预测人脸识别技术的发展趋势和未来发展方向，包括深度学习、
多模态融合、隐私保护等方面的技术发展。
6.在撰写人脸识别技术的文献综述时，需要全面收集和阅读相关文献，包括学术论文、专
利、技术报告等，并对各种文献进行分类和整理。
同时，需要对各种技术和方法进行比较和分析，总结出它们的优缺点和应用场景。
最后，需要结合自己的理解和见解，对人脸识别技术的未来发展进行预测和展望。
需要注意的是，人脸识别技术是一个跨学科的领域，涉及到计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科。
因此，在撰写文献综述时需要有一定的专业背景和技术基础，以便更好地理解和分析相关文献。
人脸识别技术的综述与分析人脸识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，通过对人脸图片或视频进行分析和比对，实现身份识别、人脸检索和行为跟踪等功能。
近年来，随着计算机性能的提升和人工智能技术的不断发展，人脸识别技术得到了广泛的应用和研究。
一、技术发展历程人脸识别技术的发展可以分为三个阶段：传统算法、深度学习算法和端到端深度学习算法。
传统算法比较早期的人脸识别技术，主要采用几何、统计等方法对人脸特征进行提取和匹配。
这类算法主要应用于人脸检测和识别方面，但受限于特征的多样性和不足，其效果和鲁棒性和欠佳。
深度学习算法采用深层神经网络对人脸进行特征提取和学习，可以有效地提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
近年来，深度学习算法在人脸识别方面取得了显著的进展，如FaceNet、DeepID、DeepFace和VGGFace等算法。
端到端深度学习算法将人脸识别过程从特征提取到匹配都交给深度神经网络处理，大大简化了流程和提高了效率。
目前，基于卷积神经网络的端到端人脸识别算法已成为主流，并在多种场景下实现了高效的人脸检测和识别。
二、技术原理与应用场景人脸识别技术的基本原理是通过对人脸图像进行分析和比对，从中提取出人脸的特征向量，并将其与数据库中已有的特征向量进行比对，来匹配出以前存在的人脸图像。
人脸识别技术可以应用于身份认证、门禁管理、智能安防、人脸支付等多种场景。
1.身份认证人脸识别技术可以通过对个人脸特征进行比对，验证身份的真实性。
在银行、机场、政府部门等各类场所中，可以通过人脸识别技术来确定个人身份，提高身份认证的准确性和效率。
2.门禁管理通过安装人脸识别设备，可以实现非接触式身份验证。
在进出人员相对固定的场所，如企事业单位、小区、学校等，可以使用人脸识别技术来管理和控制门禁，增强安全性和便利性。
3.智能安防结合人脸识别技术和视频监控设备，可以实现智能安防功能。
在银行、商场、车站等安保领域中，可以通过人脸识别技术来对可疑人员进行识别和报警，并及时采取相应的措施。
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
人脸识别及身份验证技术研究综述人脸识别及身份验证技术是一种基于人脸生物特征进行识别的技术，其应用越来越广泛，涵盖安全监控、支付系统、手机解锁等多个领域。
在当前社会信息化和智能化的发展趋势下，人脸识别及身份验证技术也得到了更多的关注和研究。
在这篇文章中，将对人脸识别及身份验证技术的研究现状进行综述。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代，但直至80年代才开始引起学术界和工业界的关注。
早期的人脸识别系统主要采用几何和模式识别方法，通过比对面部特征进行识别。
然而，由于这类方法在复杂环境下的准确率较低，人脸识别技术一直未能实现在实际应用中的广泛普及。
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术得到了极大的提升。
2024年，Google提出了一种基于卷积神经网络的人脸识别模型FaceNet，其在LFW数据集上的准确率高达99.63%，开创了人脸识别技术的新纪元。
之后，各大公司纷纷投入人脸识别领域，推动了该技术的飞速发展。
二、人脸识别技术的原理与方法人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等几个步骤。
其中，人脸检测是最关键的一步，其目的是在图像中准确地定位人脸区域。
人脸对齐用于修正人脸图像中的姿态和尺度，以便后续的特征提取和匹配。
特征提取是人脸识别的核心，常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
特征匹配通过计算待识别人脸图像与数据库中已知人脸的相似性，从而实现识别目标。
目前，人脸识别技术主要分为传统方法和深度学习方法两大类。
传统方法包括主成分分析、线性判别分析、支持向量机等，在一定程度上能够取得较好的效果。
而深度学习方法则以卷积神经网络为代表，结构更加复杂，训练过程更为复杂，但在人脸识别准确率上表现更为出色。
三、人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在许多领域都得到了广泛应用。
在安防监控领域，人脸识别技术能够帮助监控系统实现实时识别和追踪目标，提高监控效率和准确性。
人脸识别研究代上（河南大学环境与规划学院河南开封 475004）摘要：现今世界经济发展迅速，而面对繁杂的社会安全问题却显得有些捉襟见肘，人脸识别技术能够因通过面部特征信息识别身份而受到广泛关注。
人脸识别通常使用采集含有人脸图像或视频流的设备，将收集到的人脸信息进行脸部检测,进而与数据库中已有信息进行对比确定被识别对象的身份,已经广泛的应用于公共安全、教育等多个方面，且在以后的社会发展中具有很大的应用前景。
本文主要对人脸识别的发展历程、主要识别方法予以总结概括，并对其应用范围与发展趋势进行分析。
关键词：人脸识别；方法；应用；发展1引言人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
该项技术目前应用到社会的各个领域，例如个人家庭自动门的安全系统、犯罪人的身份识别系统、银行自动取款的服务系统等。
人脸识别系统给人带了很多方便，应用能力很强，但是人脸识别仍然有很多阻碍其发展的困难之处。
主要表现在：在收集图像中目标自身的影响；在系统收集图像的过程中容易受到各种外界因素以及系统收集图像之后由于其它因素造成的面部损伤所带来的影响；随着时间的变迁，人的面部逐步发生变化的影响。
这些都对人脸识别技术的发展造成了一定的困难，也使得该项技术面临着多种挑战性。
2 人脸识别研究的发展历史与研究现状2.1发展历史很早在19世纪80年代就有关于通过人脸对人类的身份进行辨别的论文发表，但是由于技术水平与设备的限制，人脸识别技术并没有受到重视。
直到20世纪60年代末，Blcdsoc[1]提出了人脸识别研究的雏形，人脸识别技术才被人们接受。
在人脸识别研究的早期阶段，人们主要研究的是人脸识别的各种方法，但是在实际应用方面却没有得到实质性的进展。
进入20世纪90年代末的时候，人脸识别技术进入了一个快速发展阶段，在这个时期各种新的人脸识别方法相继出现，并创建了人脸图像数据库，对人脸识别的发展起到了巨大的促进作用。
在实际应用方面也取得了很大的进展，运用人脸识别技术的产品逐渐进入了社会市场。
进入21世纪以后，人脸识别技术已经逐步发展成熟，但是由于非理想条件如（光照、天气、姿态）的影响，对人脸识别技术的要求也更高。
为了解决这些不利因素所造成的影响，研究者们一直努力寻找更加趋于完美的方法，从而减少这些因素所带来的不利影响。
2.2研究现状近几年来，人脸识别技术已经从以前的认知阶段发展到了实际应用阶段。
但是由于每个人的面部都会因为各种不同的原因发生改变，这给人脸识别带来了不小的影响。
如光照不同可能提取的图像不同；提取图像的角度和人物自身表情不同也会最终产生不同的形态；因为外界因素使面部收到伤害就可能导致人脸系统无法识别的情况。
这些因素都让人脸识别技术的研究现状不容乐观。
但是研究者多年积累的丰富经验给以后的研究建立了稳定的基础，让以后的人脸识别研究少走了很多弯路。
在人脸识别领域世界各国都取得了很多成果，如我国人脸识别的快速通关系统（MRTD），取得了国际先进的整体性能；美国国防部的人脸识别（FERET)技术工程[2]，创建的FERET人脸数据库包含1万多张不同的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一，但此人脸库只限于军方使用；英国的Manchester人脸库，深入得对本地人脸进行了研究。
这些都为人脸识别技术的发展建立了一个个新的里程碑。
在人脸识别技术领域，各种新技术也不断涌现出来。
如Timo Ahonen 和Matti Pietikainen 的局部二元模式法、Yuri Ivanov等人的组合分类融合方法等。
这些新的人脸识别技术对未来的人脸识别研究提供了巨大的帮助。
3 人脸识别的主要方法人脸识别从应用上看，主要有两种方式：一种是对未知身份的人脸目标与相关系统图像数据库中已经有的图像进行比较，通过辨别之后确定未知目标的身份；另一种是以一个目标人脸来辨别一个或者多个待识别的人脸，从而判断是否是已知目标人脸。
人脸识别从研究上看，常用的人脸方法有特征脸人脸识别方法、弹性图匹配方法、基于Fisher线性判别准则的人脸识别方法、基于神经网络的人脸识别方法、基于支持向量机的人脸识别方法、基于贝叶斯的人脸识别方法。
对目前主流人脸识别技术中识别方法进行分类，大致可以分为基于模板匹配的方法和基于几何特征的方法两大类别[3]。
3.1基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法是提前通过采集图像信息制作出一个原始的标准人脸模板，然后在检测人脸的时候，系统会将待检测人脸的相关数值进行匹配，如果符合原始模板的标准，就可以说是匹配成功。
此方法主要是看模板与目标的相似度，因此这种方法的优点就在于可以轻易完成一定量的人脸识别，但是缺点就是容易受到各种因素的影响，从而造成识别效果达不到理想状态，甚至是检测错误。
因此可以采用变形模板，即事先制定多个模板，用这些已经制定好的多个模板对单个待检测的目标进行匹配检测。
最常用的一种模型称作隐马尔可夫（Hidden Markov Model，HMM）模型[4]。
起先HMM 模型并没有运用到人脸识别技术上，而是运用于声音识别技术上，后来才被引用到人脸识别系统领域中。
HMM的状态我们不能够直接观察到，而隐马尔可夫模型属于马尔可夫链，可以通过观测向量序列观察。
由于每个观测向量的的分布表现所呈现出来的状态迥异，但是每个观测向量又是由相对应的状态序列产生。
因此，隐马尔可夫模型所表现出来的是一种双重的随机过程。
隐马尔可夫模型通过对每个待识别人脸的观测向量进行计算得出概率，从而判别检测的结果。
HMM方法对面部表情变化不敏感又具有很好的鲁棒性，因此该方法的辨别率很强。
多模板匹配的方法是由梁路宏[5]等人提出。
该模板不是由传统的单一模板组成，而是由人眼模板和人脸模板组成的多个模板。
传统模板都是直接与待检测目标进行匹配，该模板先通过人眼模板对待检测的目标进行搜索筛检，然后再通过人脸模板进行检测直到确定是否相互匹配。
在多模型中Cootes等人提出了最为经典的两种方法：主动形状模型（Active Shape Models,ASM)和主动表象模型（Active Appearance Models,AAM)。
ASM首先创建一个模型参数，然后用建立的模型在图像中定位几个关键位置（如额头、眼睛、鼻子、下巴等），再进行相似变换从而得到关键点的位置。
AMM是ASM的一个扩展，AMM通过目标的形状和纹理结合在一起建立一个统一的模型。
在与目标匹配的过程中，不断的调整模型参数，以达到与目标纹理相吻合。
3.2基于几何特征的方法基于几何特征的方法最早是由Knaade[6]提出，也是最传统的一种方法。
该方法对我们的人脸中的具体部位，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等先做一个几何特征的描述，然后再以这些几何特征做为标准。
每个人的特征都不一样，因此通过几何特征的方法可以精确的测量出属于每个人自身的特征。
但是这类方法存在很大的弊端。
该方法是通过精确的几何向量来匹配目标模板，则以下几种情况会影响到测量的精度：（1）光照和姿态的变化容易改变人物本身所具有的几何特征；（2）受到外界损伤的影响会使测量的准确率下降很多；（3）人为的改变使测量不精确，如本应该准确测量眼瞳之间的距离，但是人为的改变却能影响到距离的测量。
因此基于几何特征的方法在识别的过程中很容易影响到准确率。
4 人脸识别技术的应用范围及优缺点4.1人脸识别技术的应用范围人脸识别技术在各个领域的应用都很广泛。
在日常生活方面，为了保障我们的财产安全，银行采用人脸识别技术，可以识别客户的身份信息，更好的保护了每个公民的财产不会被欺骗；为了保证我们的人身安全，最典型的就是安全门引用了人脸识别技术，没有识别到家庭成员的人脸图像安全门是绝对不会因为各种因素开启的，大大的保证了使用者的人身安全。
在国家管理方面，公安系统以前大多采用的是指纹识别、基因识别，如今人脸识别也得到了广泛的应用。
通过对犯罪嫌疑人的人脸识别可以更精确的找出犯罪嫌疑人，一旦犯罪嫌疑人出现在公安机关所监控的摄像头范围内，即可进行识别定位，而且操作流程简单，只需提取犯罪嫌疑人的脸部信息即可。
对于国家各个工作岗位的职员，采用了人脸识别录入系统，稳定了国家的调控，加强了企业的管理，使国家和企业之间能够更好的配合在一起，从而调控整个社会市场的发展。
在教育方面，各种考试都不同程度的出现了替考、作弊等违反公平竞争的不和谐现象。
人脸识别技术的应用，可以精确的确定考生身份，更好的控制住种种替考、作弊现象的发生，创造一个公平的环境，营造更好的教育环境，才能选拔出更优秀的科技人才，才能让我们的技术得到飞速发展，从而进入一个良性循环之中。
人脸识别技术已经广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域[7]。
在这些领域所取得的成就是有目共睹的，人脸识别系统的发展空间还很大，还有很多地方需要我们不断的去摸索。
4.2人脸识别技术的优缺点近些年人脸识别技术的发展速度日新月异，从单纯的了解到熟练的掌握、应用，从单一的识别方法再到多种高精度识别方法，可以说说人脸识别技术开辟了一个新的空间，并且广泛的应用前景。
但是人脸识别技术还处于发展研究阶段，依然有许多待解决的问题与不成熟之处。
人脸识别技术的优点主要体现在应用方面，可以归纳到以下几点：①精准度高，能够准确的识别出待识别目标。
②方便快捷，不需要直接接触机器只需扫描一下就能完成识别。
③安全性高，经过录入系统后不容易被破坏。
人脸识别技术的难点主要体现在技术方面，大致可以总结为两点：①相似性，因为不同人脸之间的区别不是很明显，尤其是各个肤色相同的人，每个人的人脸的结构都有一定的相似性。
因此这些特点有利于人脸识别定位，但是不利于通过人脸来区分整个人的个体。
②易变性，人脸部的外形很容易发生改变，在不同的角度去观察，所看到的人脸会产生不同的影像，而且人脸识别还容易受到光照条件（如明亮处和阴暗处，开阔空间和密闭空间等）、天气（如阴天和晴天，雨天和雪天等）、年龄增长等各个因素的影响。
其在应用领域也存在一些困难，主要体现在两个方面：一是数据库涵盖范围有限，不能提供足够的样本，这将限制人脸识别技术的精度与成功率；二是如果面部识别系统的数据库比较庞大，数据库中检索并对比的速度将比较缓慢，耗费大量时间，这将降低人脸识别技术的效率。
五、总结随着社会形势的发展变化，生物识别技术越来越多的被人们关注和重视，甚至已经应用到日常生活中。
但在技术水平还未发达的情况下，不同的生物识别技术拥有其独特的优势，也存在弊端。
在视频监控系统逐渐普及的今天，需要的是能够在远距离外进行检测且不易被察觉的身份识别系统，并且操作起来简便迅速，而人脸识别恰恰拥有这些优势，并且还能够同时识别多个目标，因此人脸识别在身份认证方面的用途不容小觑。
然而也需要注意，人脸识别其最重要的特点是把人脸作为生物特征来识别人，因此在研究中存在不少的困难。
