人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流，根據具體的面貌特征信息進行判斷。并與數據庫中的人臉進行對比，從而達到識別每個人身份的目的。
人臉識別基本方式
人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。
(1)幾何特征的人臉識別方法
幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。
(2)基于特征臉(PCA)的人臉識別方法
特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。
(3)神經網絡的人臉識別方法
神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。
(4)彈性圖匹配的人臉識別方法
彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。
(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法
心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。
(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法
近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。
人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。
人臉識別常用見問題解決之道
一、影響人臉識別技術的因素及解決方法
測量人臉識別的主要性能指標有：
1.誤識率(False;Accept;Rate;FAR)：這是將其他人誤作指定人員的概率;
2.拒識率(False;RejectRate;FRR)：這是將指定人員誤作其它人員的概率。
計算機在判別時采用的閾值不同，這兩個指標也不同。一般情況下，誤識率FAR;隨閾值的增大(放寬條件)而增大，拒識率FRR;隨閾值的增大而減小。因此，可以采用錯誤率(Equal;Error;Rate;ERR)作為性能指標，這是調節閾值，使這FAR和FRR兩個指標相等時的FAR;或FRR。
二、影響人臉識別性能的因素及解決方法
(1)背景和頭發：消除背景和頭發，只識別臉部圖象部分。
(2)人臉在圖象平面內的平移、縮放、旋轉：采用幾何規范化，人臉圖象經過旋轉、平移、縮放后，最后得到的臉部圖象為指定大小，兩眼水平，兩眼距離一定。
(3)人臉在圖象平面外的偏轉和俯仰：可以建立人臉的三維模型，或進行三維融合(morphing)，將人臉圖象恢復為正面圖象。
(4)光源位置和強度的變化：采用直方圖規范化，可以消除部分光照的影響。采用對稱的從陰影恢復形狀(symmteric;shape;from;shading)技術，可以得到一個與光源位置無關的圖象。
(5)年齡的變化：建立人臉圖象的老化模型。
(6)表情的變化：提取對表情變化不敏感的特征，或者將人臉圖象分割為各個器官的圖象，分別識別后再綜合判斷。
(7)附著物(眼鏡、胡須)的影響。
(8)照相機的變化：同一人使用不同的照相機拍攝的圖象是不同的。
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