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本文在系统分析研究相关文献的基础上，综述了人脸识别技术的研究背景意义及发展、研究现状。人脸识别在过去十年内得到了迅速的发展，在近五年内更是出现了多个已投入商用的人脸检测、识别系统。以下选择性的对以上介绍的几个方法进行总结。

可变形模板法：视为几何特征方法的一种改进，基本思想是:设计一个参数可调的模型(即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数小化，此时的模型参数即作为该的几何特征。这种方法存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。

局部特征分析方法：主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，面部识别，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，usb内窥镜摄像头模组，似乎这更符合*信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。

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*网络方法：在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，ov摄像头模组，而*网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工*网络识别速度快，但识别率低 。而*网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。

经过几十年的研究，人脸识别已经取得了很大的进展，摄像头模组，但现有的人脸识别方法一般都是针对某一类问题提出的，由于人脸识别问题的复杂性，实现一个通用的人脸识别系统目前还不现实。因此解决特定条件下或者特定领域的人脸识别问题仍然是目前人脸识别研究的重要课题。可以预见，在不久的将来，有关人脸识别技术应用的产品将流行于市场。