计算机时代的到来，给各个领域带来了巨大的变革，人们的生活也日益进入到了数字编码时代。人工智能学的发展及其广泛的使用令图片处理和模式识别技术已显得尤为重要。人脸识别技术就是基于生物识别理论而发展而来的。人脸识别技术是生物识别中的典型，有着远大的发展前景，人脸识别技术已经广泛应用到了涉密部门的门禁系统，车站、机场的安检系统，智能家居防盗系统，国防与军事安全部门等众多领域。
人脸识别技术是模式识别领域的一个较为先前的课题，如今已日益成熟。人脸识别技术是根据已经建数据库中的人脸图像，以计算机技术为基础，从待识别的图像中分析、提取出图像特征并与已知图像库进行比较，从而达到辨识的目的。
人脸识别的主要流程为：人脸图像的获取、人脸特征的检测、人脸特征的提取、图形的预处理、人脸的识别及身份验证。
本文主要使用MATLAB上数字图像处理功能，对待识别的图像进行读图、存储和识别。MATLAB中带有有关数字图像处理的应用工具箱，可以实现人脸的简单特征识别与辨识，进而应用到人脸识别系统。本文主要采用基于主元分析（PCA）（也称为主成分分析）的人脸识别算法，抓住事物的主要方面分析，利用降维原理，进行人脸特征的提取、辨识。最后通过真人的人脸检测与辨识，取到一定的成果。
人脸识别技术的难点
在日常生活中，我们可以轻松快速地根据人脸来分辨一个人，但是用机器进行全自动的人脸识别依然存在诸多的难题。主要表现在如下几个方面:
1、人脸的表情极为丰富和复杂，人脸上布满了五十多块面部肌肉，肌肉的运动可以使得人脸出现各种各样的面部表情，导致其多样变化。当人的面部出现了多样的表情时，人脸的特征也会发生改变。同时，这些变化还具有不稳定性、无规律性和多样性。
2、随着我们年龄的增长，皱纹慢慢的出现，五官难免也有些微的变化，面部肌肉也会变的松弛，这些都改变了人脸的结构和纹理，间接增加了人脸识别的难度。
3、眼镜、帽子、头饰、胡须、头发等附加物或饰物，会导致人脸特征遮掩，人脸全部或部分的遮掩都可能造成错误的识别。
4、人脸图像的畸变，比如光线的强弱、人脸摄取角度的不同、倾斜程度的不同、曝光程度的不同等等，都可能导致图像的灰度，进而造成人脸特征的不同。
5、图像拍摄误差的引入，拍摄时因光照、背景、图像的尺寸、图像是否旋转、周边环境等因素的影响都会得到不同的图像，造成干扰。
6、一些女性酷爱化妆，妆容会改变人脸的五官、皮肤和发式，一些女性素颜和浓妆对比时，容貌相差巨大，甚至即便是身边熟悉的人，也难以看出是同一个人。
人脸识别系统的组成
人脸识别技术是众多生物识别技术中的典范。如同人体的DNA、指纹等生物特征，这些特征都有着自己的特点，可以作为“身份证”来标记或辨识某个个体。一般来讲，人脸识别系统主要由以下几个部分组成
1、人脸图像的获取
本文主要使用两种方法来获取人脸图像。第一种方法使用数码照相机来采集图像信息，并使用MATLAB图像处理工具箱来获取数字图像，此种方法简单、便捷，是最为常用的一种获取人脸的方法。第二种方法则直接调用MATLAB视频工具箱函数，通过调用与控制安装在电脑上的摄像头或者安装在监控区域的摄像头，来实现人脸图像的获取。
2、人脸特征的检测
人脸特征的检测是从已知的静态图像中，或者从计算机读取的视频中所截取的静态图像中，基于人脸特征算法，判断该静态图像中是否存在具有人脸特征的图像。若在待检测的静态图像中已经检测出具有人脸特征的图像，再调用边缘算法，将所识别出的具有人脸特征的图像或部位圈出，即把人脸从它的背景中分离出来，并进行定位。
3、人脸特征的提取
通过人脸图像的获取与人脸特征的检测这两个过程，可以根据边缘检测算法对已获得的人脸特征数据（眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等）进行坐标标定与数字编码，成为具有人脸数据特征的总集合。这些特征包含局部特征和整体特征。从总集合中能够提取人脸特征，并形成独立的人脸特征子集。在特征提取前，要先对其进行几何归一化以及灰度归一化处理。所谓几何归一化是指，以人脸定位的结果为依据，对画面中的人脸进行移动和放缩，使待测的人脸图像和人脸数据库中已知的人脸图像有相同的大小和位置，以便于比对。所谓灰度归一化，是指对图像补偿一定的光照，目的是减小光线强弱的改变所带来的误差干扰，使辨识的精准度提高。
4、人脸特征的识别
人脸特征的识别与身份标识（Face Identification）,简称人脸识别问题。在经过人脸图像的获取、特征的检测以及特征的提取等过程后，就可以创建自己独有的人脸识别的总集合。包含于总集合中的每个子集都具备独立的特征以及相应的数字编码，提取出待检测的人脸特征之后，即可进行人脸的特征匹配与识别，并计算相似度得分，并将相似度得分由大到小进行排序，确定待测图像是已知图像库中的“谁”，便可以实现在安防、安检、公安、国防等部门的“身份标识”功能。它包含两种识别：第一种识别是假定系统输入的人脸在人脸库中已知存在，称为闭集人脸识别。第二种是不确定输入的人脸在人脸库中是否存在，要先进行判断，称为开集人脸识别。
5、对比人脸图像的身份验证
对比人脸图像的身份验证（Face Verification），简称人脸确认问题（Face Verification）。我们在将待检测的人脸图像输入到系统中时，还要将该用户自称的身份信息也输入到系统中，来判定系统检验出的身份与该用户自称的身份是否一致，身份是否属实。
在自动人脸识别系统中，最重要的两个过程就是人脸特征的检测和人脸特征的识别。
随着当今社会科技的不断进步，生物技术日益成熟，人脸特征的识别与身份标识技术也渐渐走在了生物识别技术的前列。
人脸识别的过程
人脸识别是一个相对复杂的过程，概略地分,包括人脸特征提取、人脸边缘检测、备用人脸集查找与匹配等过程。
第一步，需要建立人脸特征集。我们打开一张图像或应用数码设备即时采集一张图像时，要判断出该图像中是否具有人脸特征，并进一步判断图像中是否存在人脸。这就需要我们建立人脸特征集。简单地讲，人脸的面部特征即眼睛、鼻子、嘴巴等器官的形状大小，以及它们的位置关系。在MATLAB中，我们可以表示出这些器官的特点，如1代表眼睛大、0代表眼睛小。当然，矩阵的维度也决定着人脸特征提取的精度。
第二步，识别人脸特征。人脸特征集已经建立，就可以进行人脸特征的提取与识别。调用MATLAB图像处理函数，根据已知的人脸特征集，对待检测图像进行人脸特征检测，并用红色圈或红色框标识出来。
第三步，多种姿态的人脸采集与身份辨识。若想实现最终的人脸识别与身份辨识，我们还需要建立一个自己的人脸特征总集。这个总集中包含同一个人不同姿态的人脸特征，即集合子集，不同姿态人脸特征子集越多，后期的人脸识别成功率就会越高。身份辨识也会获得很大的成功。
基本上，人脸识别都具有这些步骤。这些就是人脸识别的基础，只有将这些步骤做的更细更精密，人脸识别的结果才会更好。
