李云彤 ，黄 山 ，徐海明

（1.四川大学 电气信息学院，四川 成都 610065；2.四川大学 计算机学院，四川 成都 610065）

0 引言

人脸识别是通过分析人的面部特征来自动进行身份鉴定的一种生物特种识别技术。相较于红膜识别、DNA识别、指纹识别，人脸识别具有友好性强、全自动化、设备成本低等优点，在安全验证系统、金融业务、罪犯调查、人机交互等领域都有着极其重要的作用和意义。人脸识别是一门综合性较强的技术，涵盖了计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习、心理认知等众多学科。以人脸为目标，也将推动这些基础研究的发展、融合和应用[1]。20世纪90年代以来，人脸识别已成为国内外研究的热点。在此基础上，学者们发表了大量研究文章，同时催生了相关期刊和学术会议，也产生了一批人脸识别的商业系统。一个完整的人脸识别系统可以分为

以下几个阶段，如图1所示。

图1 人脸识别系统组成

当前人脸识别方法主要包括基于几何特征的人脸识别、神经网络方法、隐马尔科夫模型等方法、支持向量机（SVM）、主成分分析法（PCA）等。基于几何特征的方法[2]具有直接、计算快、存储要求低等优点，但识别正确率较低，通常不单独使用。神经网络用网络的联想能力重构人脸[3]，但需要较多样本且计算复杂度高。隐马尔科夫模型方法根据人脸特点建立马尔科夫模型并进行HMM训练[4]，取得了较好的识别效果。支持向量机[5]作为有效的工具已经广泛应用到了人脸识别领域的分类阶段。……