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人脸识别算法综述
作者：延秀娟陈永锋来源：《商场现代化》2008年第26期
摘要本文通过工业界世界级人脸测试，说明人脸识别发展现状，分别从二维、三维角度，阐述了人脸识别算法现状，并对人脸识别算法发展趋势予以说明。
关键词人脸识别二维识别算法三维识别算法
一、引言
1人脸识别概述。人脸识别由于可接受性好，在生物识别领域得到较快的发展。人脸识别的研究范围广义上来讲大致包括以下五个方面的内容：人脸定位和检测、人脸表征（人脸特征抽取）、人脸鉴别、表情姿态分析、生理分类五方面内容。
2人脸识别现状。目前有世界级的人脸检测算法测试项目，它的结论完全可以揭示人脸识别现状。最早是1993年，美国国防部高级研究项目署和美国陆军研究实验室FERET项目组，建立了FERET人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。针对工业界的是在2002年，FRVT2O02对成熟的全自动人脸识别系统进行独立的技术评价，提供评价人脸识别系统满足大规模、真实世界应用能力的性能度量。FRVT2006是第一次将静态人脸识别、虹膜识别与3D人脸识别放在一起进行测试；与FRVT2002相比，静态人脸识别与3D人脸识别算法结合的错误率下降了一个数量级；FRVT2006是第一次将机器识别效果与人的识别能力进行比较，结果发现，在不同的光照环境下，给定一个低的虚警率，七个自动人脸识别算法的性能相当于或优于人的识别能力，若不指定虚警率，则七个算法中的三个算法的性能相当于或优于人的识别能力。
二、二维人脸识别算法综述
目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面，二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点，通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。人脸识别算法主要有：
1基于模板匹配的方法模板分为二维模板和三维模板，核心思想利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。
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2基于奇异值特征方法：人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性，可以利用它来进行分类识别。
3子空间分析法：因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特征提取，成为了当前人脸识别的主流方法之一。
4局部保持投影LocalityPreservi
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