以下是基于幾何特征的方法進(jìn)行人臉識別的技術(shù)原理介紹：

人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構(gòu)成，正因?yàn)檫@些部件的形狀、大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上每個(gè)人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特征。幾何特征最早是用于人臉側(cè)面輪廓的描述與識別，首先根據(jù)側(cè)面輪廓曲線確定若干顯著點(diǎn)，并由這些顯著點(diǎn)導(dǎo)出一組用于識別的特征度量如距離、角度等由正面灰度圖中線附近的積分投影模擬側(cè)面輪廓圖是一種很有新意的方法。

采用幾何特征進(jìn)行正面人臉識別一般是通過提取人眼、口、鼻等重要特征點(diǎn)的位置和眼睛等五官的幾何形狀作為分類特征，但Roder對幾何特征提取的準(zhǔn)確性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性的研究，人臉識別門禁，結(jié)果不容樂觀。

可變形模板法可以視為幾何特征方法的一種改進(jìn)，其基本思想是 :設(shè)計(jì)一個(gè)參數(shù)可調(diào)的人體組織模型 (即可變形模板)，定義一個(gè)能量函數(shù)，通過調(diào)整模型參數(shù)使能量函數(shù)至小化，此時(shí)的模型參數(shù)即做為該人體組織的幾何特征。

這種方法思想很好，但是存在兩個(gè)問題，一是能量函數(shù)中各種代價(jià)的加權(quán)系數(shù)只能由經(jīng)驗(yàn)確定，難以推廣，二是能量函數(shù)優(yōu)化過程十分耗時(shí)，難以實(shí)際應(yīng)用。 基于參數(shù)的人臉表示可以實(shí)現(xiàn)對人臉顯著特征的一個(gè)高效描述，但它需要大量的前處理和精細(xì)的參數(shù)選擇。同時(shí)，采用一般幾何特征只描述了部件的基本形狀與結(jié)構(gòu)關(guān)系，忽略了局部細(xì)微特征，造成部分信息的丟失，更適合于做粗分類，而且目前已有的特征點(diǎn)檢測技術(shù)在準(zhǔn)確率上還遠(yuǎn)不能滿足要求，計(jì)算量也較大。

人臉識別技術(shù)是對于人特有的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流。首先需判斷是否存在人臉 ， 如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部的位置信息。并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對比，從而識別每個(gè)人臉的身份。

現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。所以人臉識別技術(shù)也在慢慢改進(jìn)，因技術(shù)一步步的增強(qiáng)，導(dǎo)致人臉識別技術(shù)的價(jià)格也會(huì)慢慢增長。當(dāng)然，還是要看三個(gè)重要的要素：裝機(jī)硬件、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和數(shù)碼產(chǎn)品。質(zhì)量不同，價(jià)格自然也不同。

伴隨著科技的飛速發(fā)展，人臉識別的技術(shù)也越來越好，人臉識別技術(shù)，近來有一種通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行識別，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，人臉識別系統(tǒng)，具有良好的自組織、自適應(yīng)能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識別中的研究方興未艾。Valentin提出一種方法，首先提取人臉的 50個(gè)主元，然后用自相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將它映射到 5維空間中，再用一個(gè)普通的多層感知器進(jìn)行判別，對一些簡單的測試圖像效果較好；有人提出了一種混合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行人臉識別，其中非監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于特征提取，而監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類。Lee等將人臉的特點(diǎn)用六條規(guī)則描述，然后根據(jù)這六條規(guī)則進(jìn)行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，效果較一般的基于歐氏距離的方法有較大改善，Laurence等采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行人臉識別，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中集成了相鄰像素之間的相關(guān)性知識，從而在一定程度上獲得了對圖像平移、旋轉(zhuǎn)和局部變形的不變性，因此得到非常理想的識別結(jié)果，Lin等提出了基于概率決策的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虛擬 (正反例 )樣本進(jìn)行強(qiáng)化和反強(qiáng)化學(xué)習(xí)，從而得到較為理想的概率估計(jì)結(jié)果，并采用模塊化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) (OCON)加快網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。這種方法在人臉檢測、人臉定位和人臉識別的各個(gè)步驟上都得到了較好的應(yīng)用，其它研究還有 :Dai等提出用Hopfield網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低分辨率人臉聯(lián)想與識別，淮北人臉識別，Gutta等提出將RBF與樹型分類器結(jié)合起來進(jìn)行人臉識別的混合分類器模型，Phillips等人將MatchingPursuit濾波器用于人臉識別，國內(nèi)則采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的支撐向量機(jī)進(jìn)行人臉分類。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識別上的應(yīng)用比起傳統(tǒng)的方法來有一定的優(yōu)勢，因?yàn)閷θ四樧R別的許多規(guī)律或規(guī)則進(jìn)行顯性的描述是相當(dāng)困難的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可以通過學(xué)習(xí)的過程獲得對這些規(guī)律和規(guī)則的隱性表達(dá)，它的適應(yīng)性更強(qiáng)，一般也比較容易實(shí)現(xiàn)。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別速度快，但識別率低 。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通常需要將人臉作為一個(gè)一維向量輸入，因此輸入節(jié)點(diǎn)龐大，其識別重要的一個(gè)目標(biāo)就是降維處理。

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