首先简单介绍了人脸识别的三大类研究方法，阐明了其各自的优缺点。紧接着对目前国内外人脸识别的发展和应用做了相应的介绍。后对于人脸识别的未来发展进行了展望。

近年，生物特征识别这一技术发展今非昔比。其中，人脸识别是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，企业的人脸识别解决方案，得以在商业、安全等领域广泛应用。目前，人脸识别逐渐成为一个热门的研究领域。

1 人脸识别的方法

随着技术的发展，人脸识别方法也呈现出“百花齐放”的趋势。从整体上把握，剧院的人脸识别解决方案，人脸识别技术可以分为以下三种：

1.1 基于几何特征的正面人脸识别方法

该方法是早的人脸检测方法，是对人脸的等先验知识导出规则的利用。人脸面部可以近似的看作是常见的几何单元，肤色也人脸的是重要特征之一。该方法就是人脸的重要的面部特征及其之间的相对距离、特征分布等参数从而形成一个可以表示人脸特征向量，例如角度、曲率等。该方法*干扰能力*强，对于光照变化的敏感度很低，并且直接利用人脸信息，便于理解。同时，由于该方法算法只关心的基本形状和位置结构，并没有侧重细节特征，所以对于从图像中提取稳定的特征就比较困难。这就意味着当人的面部表情的变化较大时，或者是出现了存在遮挡物等影响鲁棒性差的情况，对于人脸特征的提取就会变得困难甚至错误。

1.2 基于模板匹配的人脸识别方法

人脸识别是指对输入的人脸图像或者视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，并且依据这些信息，进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸的身份.人脸识别的研究起源于19世纪末，其发展大致分成三个阶段[5]：阶段以面部特征为主要研究对象；第二阶段称为人机交互式识别阶段，分为采用几何特征参数来表示人脸正面图像和统计识别为基础的方法；第三阶段才被称为*的自动识别阶段，人脸识别技术进入实用阶段

人脸识别的技术与方法一般分为：基于几何特征的方法和基于模板匹配的方法.对于基于几何特征方法而言，首先检测出眼耳口鼻等脸部主要部件的位置和大小，然后分析这些部件的总体几何分布关系以及相互之间的参数比例来识别人脸.基于模板的方法也叫做基于表象的方法，利用模板与整个人脸图像的像素值之间的自相关性进行人脸的识别[6].通过分析常用的人脸识别方法，本文将人脸识别的方法分为基于几何特征的方法、基于模型的方法、基于统计的方法、基于*网络的方法.

早的基于几何特征的方法由Bleclsoe提出，该方法将几何特征定义为面部特征点之间的距离和比率，通过近邻方法来识别人脸，但必须手动定位面部特征点，因此属于半自动系统.侧影识别是另一个基于几何特征的人脸识别方法，其原理是通过提取人脸的侧影轮廓线上特征点，将侧影转化为轮廓曲线，提取其中的基准点，博物馆的人脸识别解决方案，然后识别这些点之间的几何特征.

7月10日，媒体报道一名潜逃多年的逃犯在东湖绿道骑车健身，被东湖绿道的人脸识别系统辨别出，被东湖抓获，受到读者和的广泛关注。7月12日，记者实地探访东湖风景区分局东湖绿道人脸识别系统，看电脑是如何“看脸”抓逃犯的。

　　7月6日人脸识别系统抓捕逃犯视频，记者看到大屏幕视频显示，在7月6日16：56左右，东湖绿道人脸识别系统通过动态比对，九女墩驿站人脸抓拍机捕获的一名穿条纹T恤的游客正在绿道骑车健身，他的脸部头像立即被人脸识别系统识别，自动弹出在屏幕上报警，同时系统又弹出两个窗口显示该人员所对应的，以及与在逃人员库中一名武汉籍案逃脸相似度达97.44%的比例信息。　　同时，东湖分局指挥中心迅速安排视频巡查警力，及时调取东湖绿道沿线视频进行，几分钟后，在碧波宾馆门口，一举将疑似案逃犯抓获，整个过程仅用时15分钟。　

　此外，该系统能对不明人员进行身份鉴别。同时，人脸识别系统在寻找走失的儿童、老人方面也将起到重要作用。人脸识别系统启用后，只需提供走失人员的清晰面部照片，系统将自动在绿道进行查找，并在发现走失人员后发出警报。　　东湖分局指挥室副主任朱雄文介绍，人脸识别解决方案，人脸识别系统从嫌疑人进入东湖绿道到被系统识别只需要几毫秒时间，利用人脸识别系统对逃犯进行实时，抓获逃犯是分分钟的事。　　朱雄文表示，东湖绿道是人员密集场所，节假日达到上万人，安装人脸识别系统，大大提高了治安防范能力，人脸识别系统全天24小时工作，监控景区游客生命财产安全，也对份子起到震慑作用。