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《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。
人脸识别技术大总结2人脸识别技术大总结2精选2篇（一）人脸识别技术是一种基于人脸特征的生物特征识别技术，通过分析和比对人脸图像来识别和验证人的身份。
随着计算机视觉和模式识别技术的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
下面将对人脸识别技术的原理、方法、应用以及面临的挑战进行总结。
人脸识别技术的原理主要基于人脸的独特性，即每个人的脸部特征都是独一无二的。
人脸识别技术的主要步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征比对等。
在人脸检测阶段，系统会通过图像处理技术找到图像中可能存在的人脸区域。
在人脸对齐步骤中，系统会将检测到的人脸准确地对齐，以保证后续的特征提取和比对的准确性。
在特征提取阶段，系统会通过各种算法和技术提取人脸图像中的重要特征，常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
最后，在特征比对阶段，系统会将提取到的特征与数据库中的已知特征进行比对，从而识别和验证人的身份。
人脸识别技术的方法主要分为基于图像的方法和基于视频的方法。
在基于图像的方法中，系统只需要获取一个静态的人脸图像进行识别。
这种方法适用于对图像进行身份验证，例如解锁手机或门禁系统等。
而在基于视频的方法中，系统需要获取一段连续的视频进行识别。
这种方法适用于对视频中的人脸进行跟踪和识别，例如视频监控和人脸签到等。
人脸识别技术在许多领域得到了广泛应用。
在公安领域，人脸识别技术可以用于犯罪嫌疑人的追踪和抓捕，以及失踪人员的寻找和找回。
在安防领域，人脸识别技术可以用于门禁系统、智能家居和智能安防设备等，提高安全性和便利性。
在金融领域，人脸识别技术可以用于银行的身份验证和交易安全，保护用户的财产和隐私。
在医疗领域，人脸识别技术可以用于识别和追踪病人和医务人员，提高服务效率和医疗质量。
在娱乐领域，人脸识别技术可以用于人脸换脸和面部表情识别等，增加娱乐性和趣味性。
然而，人脸识别技术也面临一些挑战。
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。
人脸识别技术总结1500字人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的方法。
它可以用于安全领域的人脸识别门禁系统、身份验证、监控系统等，也可以应用于人机交互、社交媒体等其他领域。
人脸识别技术的发展与计算机处理速度的提高、模式识别算法的改进以及人脸图像采集设备的发展密不可分。
以下是对人脸识别技术的总结。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理是通过对人脸图像进行特征提取和匹配来实现识别。
具体而言，人脸识别技术通常包括以下几个步骤：1. 人脸检测：通过图像处理算法对图像中的人脸进行检测和定位。
2. 人脸特征提取：提取人脸图像中的特征点或特征向量，通常包括眼睛、鼻子、嘴巴等特征。
3. 特征匹配：将提取的人脸特征与数据库中的特征进行比对，找到匹配度最高的特征。
4. 识别和验证：根据匹配结果判断输入人脸的身份，可以是识别多个人的身份，也可以是验证输入人脸的身份是否与已知身份一致。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术可以用于门禁系统、智能锁、安防监控等，通过识别和验证人脸来控制出入权限，提高安全性。
2. 监控系统：人脸识别技术可以应用于公共场所的监控系统，实时识别和跟踪人脸，进行安全监控和犯罪侦测。
3. 身份验证：人脸识别技术可以用于手机解锁、电子支付等场景，代替传统的密码和指纹识别，提供更安全和便捷的身份验证方式。
4. 社交媒体：人脸识别技术可以用于社交媒体平台的人脸标签、人脸搜索等功能，提高用户体验和社交互动。
三、人脸识别技术的挑战和限制尽管人脸识别技术在多个领域有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战和限制：1. 光线条件和角度的限制：人脸识别技术对光线条件和拍摄角度的要求较高，光线暗、角度偏斜等因素可能会影响识别的准确性。
2. 颜色、形状变化：人脸识别技术对人脸的颜色和形状有一定的容忍度，但过大的颜色和形状变化可能会导致识别失败。
3. 隐私问题：人脸识别技术可能涉及到个人信息的采集和存储，如何保护用户的隐私成为一个重要的问题。
简述人脸识别的关键技术人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的过程。
它已经广泛应用于安全系统、身份验证、社交媒体等各个领域。
人脸识别的关键技术包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。
首先，人脸检测是人脸识别的第一步。
它是指在图像或视频中确定人脸位置的过程。
人脸检测通常使用机器学习算法，如Haar级联分类器或基于深度学习的卷积神经网络。
这些算法通过在图像中搜索特定的人脸特征来确定人脸的位置，例如眼睛、鼻子和嘴巴等。
接下来，人脸对齐是指将检测到的人脸调整为标准化的姿势和大小。
由于人脸在不同的角度和姿势下可能呈现不同的形状和外观，因此人脸对齐是非常关键的。
常见的人脸对齐方法包括基于特征点的对齐和基于几何变换的对齐。
然后，特征提取是人脸识别的核心步骤。
在这一步骤中，算法将从人脸图像中提取出具有判别能力的特征。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和深度学习方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。
这些方法能够从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的匹配和识别。
最后，特征匹配是人脸识别的最后一步。
在这一步骤中，算法将提取的特征与已存储的人脸特征进行比对，以确定其身份。
特征匹配可以采用各种不同的算法，如欧氏距离、余弦相似度或支持向量机等。
这些算法能够根据特征之间的相似性来计算两个人脸之间的匹配度。
除了上述关键技术，人脸识别还面临一些挑战，如光照变化、姿势变化和表情变化等。
为了克服这些挑战，研究人员正在不断改进算法，引入更多的数据和更复杂的模型。
随着技术的不断发展，人脸识别将在更多的领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多的便利和安全性。
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。
人脸识别技术综述
作者：唐勇
来源：《硅谷》2011年第09期
摘要：人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。
系统的对主流人脸识别算法进行综述，总结现阶段人脸识别研究的困难，并对未来人脸识别的发展方向进行展望。
关键词：人脸识别；光照补偿；人脸检测
中图分类号： TP316文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510029－01
0 引言
在信息技术飞速发展的今天，电子商务、电子银行、网络安全等应用领域急需高效的自动身份认证技术。
当前，我国的各种管理系统大部分都使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技术保障系统安全，在一定程度上无法避免伪造、丢失、窃取或遗忘，存在极大的安全隐患。
基于人体生物特征的身份鉴别方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。
1 人脸识别常用算法
随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课题。
2008年我国在奥运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系统为之提供安全保障。
目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类：
1.1 基于几何特征的人脸识别方法[2]。
这类方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特征矢量之间的匹配。
基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感等优点。
但这种方法抽取稳定的特征比较困难，对强烈的表情变化和姿态变化鲁棒性较差，适合用于粗分类。
1.2 基于特征脸的人脸识别方法。
特征脸法是人脸识别中常用的一种方法。
该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发，运用Karhunen Loeve变换理论，在原始人脸空间中求得一组正交向量，并以此构成新的人脸空间，使所有人脸的均方差最小，达到降维的目的。
特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。
1.3 基于神经网络的人脸识别方法。
基于神经网络的人脸识别方法是比较活跃的一个研究方向，人脸识别中大部分的神经网络都采用多层感知器和BP学习算法[4]。
神经网络方法避免了复杂的特征提取工作，可以通过学习的过程获得关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。
但神经元数目通常很多，训练时间很长，具有固有缺陷：收敛速度慢、容易陷入局部极小、先验参数多且参数的确定凭经验而定等。
1.4 弹性匹配方法。
弹性匹配方法是一种基于动态链接结构的方法。
该方法对通常的人脸变形具有一定的不变性，也不要求待识别人脸和库中人脸维数一定相同。
弹性匹配能保留更多局部人脸细节，优于K-L变换，但二维网格大小的选择等都会影响识别的效果，而且需要更大的计算复杂度和存储空间。
1.5 基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法。
隐马尔可夫模型采用概率统计的方法描述时变信号，在语音识别中应用较多。
HMM优点是允许人脸表情有较大变化及较大的头部转动，缺点是实现的复杂度较高。
1.6 基于贝叶斯人脸识别方法。
贝叶斯决策方法是统计模式识别中的一个基本方法。
采用最大后验概率准则能够较好地解决此类模式分类问题，但其复杂性较高。
1.7 基于支持向量机的人脸识别方法。
支持向量机基于结构风险最小化原理，非常适用于研究人脸识别两类模式的小样本问题。
由于SVM的训练需要大量的存储空间，因此，非线性SVM分类器需要较多的支持向量，且速度慢，而且SVM技术中核心函数及其参数的选取难度也较大。
1.8 红外图像人脸识别方法。
由于红外人脸图像是由人脸组织与结构的红外辐射决定的，它们如同指纹一样，与人的基因結构有关，具有唯一性[5]。
所以，采用红外人脸图像进行人脸识别具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点，可以在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的不足。
2 人脸识别的研究热点
目前人脸识别的研究热点主要集中在非均匀光照补偿、人脸检测。
2.1 人脸非均匀光照补偿。
人脸非均匀光照补偿的想法的提出主要是考虑到人脸图像在获取过程种存在许多不确定性，如光强、光源方向等。
当前解决人脸识别中光照问题的方法主要有：提取光照不变特征、光照变化建模、光照条件标准化等。
提取光照不变特征的基本思想是：提取人脸不随光照变化或至少对光照变化不敏感的特征，包括人脸边缘图、人脸灰度图像的二阶导数、人脸图像的二维Gabor变换等。
光照变化建模的主要思想是在一个合适的子空间中表示光照引起的变化，然后对人脸特征估计模型参数，如子空间投影法、商图像法等。
光照条件标准化方法的基本思想是在人脸图像被识别之前消除光照变化的影响，如经典的直方图均衡技术、SFS技术、对数域小波变换等[1]。
2.2 人脸检测。
人脸检测是在输入图像中确定所有人脸的位置与大小。
人脸是一个包含五官、毛发等极不规则的复杂自然结构目标，检测结果很容易受到各种直接或者间接噪声的影响。
目前国内外较流行的方法有：基于知识的人脸检测方法、基于模板的人脸检测方法、基于统计的人脸检测方法和基于人脸肤色信息的检测方法等。
1）基于知识的检测方法：一般先提取各种基本特征（如灰度特征、边沿和形状特征和纹理特征等），然后根据一些知识规则确认图像中是否包含人脸[9]。
这些规则可以通过先验知识获得。
如：Miao等提出的基于边沿特征定义的重心模板匹配方法等。
2）模板匹配方法：存储几种标准的人脸模式，用来分别描述整个人脸和面部特征，计算输入图像和存储的模式间的相互关系来进行人脸检测。
如：Yullie等人提出了基于弹性模板的方法用于人脸的检测。
3）基于统计的人脸检测方法：一般通过单个或大量图像数据获得统计特征（如自相关、高阶矩、不变矩、在子空间的投影、隶属度、概率分布以及神经网络的抽象特征等），从而得到一组模型参数，然后用该模型检测人脸。
此类方法主要有Turk等提出的主成分分析（PCA）人脸检测方法，Sung等提出的基于样本分布和神经网络的检测方法等[13，14]。
4）基于人脸肤色信息的检测方法：对于彩色图像，根据确定的肤色模型进行肤色检测。
在检测出肤色像素后，根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域，同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证，以排除其它色彩类似肤色的物体。
3 总结与展望
人脸识别技术是一个极富挑战性的问题，目前还没有一种算法适用各种不同的实验环境，因此，在未来几年中，特征获取问题、人脸非线性建模问题、3D建模问题、人脸模式的流形学习、多特征融和策略以及分类器的泛化能力研究将是具有代表性的几个发展方向[16]。
参考文献：
[1]雷明，人脸识别技术研究，辽宁大学学报（自然科学版），2006
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