人脸识别国内外研究现状和发展趋势
人脸识别起源于十九世纪的法国，我国人脸识别技术起步较晚，大概起步于二十世纪八十年代，这一技术大致可以分为三个阶段：第一阶段（1964年～1990年）在这一阶段，人脸识别主要基于人脸几何结构特征（GeometricFeatureBased)这一方法进行研究的。当时，这一技术只是当做一般的模式识别问题来研究，它是在剪影（Profile）这一技术的基础上展开研究的。戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(KanadeTakeo)等人是最早进行自动人脸识别AFR的。卡内基-梅隆大学（CMU）机器人研究院的一名教授金出武雄早在1973年于京都大学创作了第一篇自动人脸识别的博士论文，在人脸识别领域享有盛誉。他带领的研究小组，在人脸识别领域做出了卓越的贡献。在这个阶段，人脸识别技术初步形成，发表的相关文献不少，可是用于实际应用的基本没有。75453
第二阶段（1991年～1997年）在这一阶段人脸识别的技术达到了高潮阶段，应用这一技术的产品不断涌现。比如
Visionics（现为Identix）的Faceit系统。美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）在这一时期提出了“特征脸”方法，特征脸这一算法在接下来的几十年间或多或少的被应用于其他的人脸识别算法中，现在人脸识别基本算法包括归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法和特征脸法，足以见得特征脸法是这一时期最为显着地研究成果。在1992年，美国麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里论文网
（Brunelli）和波基奥（Poggio）研究出了基于模板匹配的方法与基于特征脸的方法共同作用，后来基于表观（Appearance－based）的线性子空间建模和基于统计模式识别技术逐渐被人们接受，渐渐地成为人脸识别的主流方法，以前的纯粹基于特征脸的识别方法也逐渐退出历史舞台。
第三阶段（1998年～现在）传统的人脸识别技术容易受光照，姿态或其他的主观因素比如受采集者的不配合的
影响，导致变化鲁棒性（Robust)比较差。所以，人脸采集时的外在条件与内在因素逐渐被人们注意到并且成为人脸采集的一大难题。人脸识别技术在这一时期被大量的应用于商业化，因此被逐渐完善并达到它的商业运作鼎盛时期。基奥盖蒂斯（Georghiades）等人在这一时期提出的基于光照锥(IlluminationCones)模型的识别方法，这种方法允许图片采集时被采集者多姿态、外部环境多光照，这样就摒除了主观因素和客观因素对图像采集的影响。为了从少量未知光照的图片中计算出光照锥，于是他们对传统光度立体视觉方法进行了改进。根据采集来的这7幅图片，他们利用改进后的立体视觉方法，可以合成在这一视角下的任何光照条件下的物体原图，这样就可以计算出物体的光照锥。
2人脸识别的应用前景
生活在网络信息爆炸的时代，个人信息与隐私容易被窃取或者泄露，安全性问题越来越受到人们的关注，这时就急需一种可以保护人们隐私安全的技术。人脸识别技术与指纹识别一样，可以作为生物特征进行身份识别。
人脸识别在以下几个方面得到广泛的应用：一、公安刑侦破案
输入待检测人的人脸图像，经过处理后，与库里的人脸图像进行比对，匹配出是否存在此人。比如公安人员在公共场合抓捕逃犯，把进出机场或车站的人都摄像采集他们的照片，比对库里的照片，看看是否是搜寻的目标人物。
二、门禁系统对进入受保护区的人员进行检查与身份确认。比如外来人员进入小区或者学校，工作人脸识别国内外研究现状和发展趋势:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_86380.html