赵昆 张辉 苏达钊 商霓

摘 要： 人脸识别是计算机技术研究领域比较热门的方向之一，它融合许多跨学科知识，应用十分广泛。本文首先介绍了人脸识别技术，并对常用的几种人脸识别方法进行分析与比较，总结了人脸识别面临的技术难题，最后展望了人脸识别技术发展方向。

关键词： 人脸识别；特征提取；模板匹配；深度学习；神经网络

1.引言

人脸自动识别技术是指计算机对人脸图像进行特征提取和识别的一门技术。无论是静态图像还是视频图像，该技术都可以从中找出需要检测的人脸图像，然后与数据库中的人脸数据进行对比，找出最佳匹配，从而达到身份识别与鉴定的目的。

近年来，随着科技的不断进步，人脸识别在保险、金融、安防、教育、娱乐等行业发展迅速。与其他身份识别技术相比，人脸识别具有以下优越性[2]：非接触性；直观性突出；可跟踪性好；防伪性好；性价比高；精度高、速度快。但是人脸识别容易受到表情、背景、装饰物、年龄跨度等诸多因素的干扰，从而加大了精准识别的难度。

2. 人脸识别的过程

一般人脸识别过程如图1所示。

3. 人脸识别方法介绍

（1）基于几何特征的人脸识别方法

基于几何特征的人脸识别方法是BLEDSOE最先提出的。该方法主要是对面部特征点进行几何运算，计算得出描述每个面部关键位置的特征矢量。目标人脸由这些特征矢量表示出来，再与数据库中的人脸进行比对，找出最为匹配的人脸。该方法优点：操作简便，浅显易懂；……