人脸识别技术的研究在近几年得到了高度重视,已经成为图像分析和理解中最成功的应用之一,更以其出众的易用性等特点,成为生物特征识别最具潜力的研究方向。目前,国外对人脸识别技术的研究仍处于发展阶段,但在政府、军队、民用等很多公共安全领域已有比较成熟的产品开始应用。我国对这项技术的研究和应用刚刚处于起步阶段,相比国外先进水平尚存在一定的差距,国家和科研单位都高度重视,积极推进这方面的研究,并已经取得很大进展。对于人脸识别方面的研究,国内外所采用主要方法分为基于先验知识的方法和基于后验学习和训练的方法。其中基于先验知识的方法包括模板匹配方法和基于灰度分布、肤色信息的人脸规则方法;基于后验学习和训练的方法包括聚类分析、特征子脸、神经网络等方法。由于人脸是一种有弹性的局部可变形的非刚性目标,因而对面部特征的提取变得很困难,同时光照、饰物等干扰因素也增加了特征提取的难度,这是人脸识别技术存在的主要难题。本文在人脸识别算法的实用化方面做了大量工作,由于人脸识别的关键技术之一就是人脸的检测与人脸特征的提取,所以本文实现了一个人脸检测与定位系统。该系统主要包括人脸区域的检测与主要器官的定位,出于实用化的考虑,在人脸检测部分采用了两种方法:基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发区域的方法。这两种方案的共同特点是速度快,实时性好,同时它们具有互补性。肤色模型对人脸姿态的变化不敏感,但是对光照条件变化敏感且多尺度检测能力较弱。本文还重点介绍了基于神经网络算法的人脸识别技术中的B P网的基本原理和算法及步骤,提出了隐层神经元个数的物理意义和选取原理,讨论了Sigmoid函数的改进形式和网络初始权值的设置原则。最后,在前面对人脸识别技术分析和应用的基础上,对在身份认证系统中实现人脸识别提供了设计方案,对系统的构建、系统工作模式以及可靠性的设计都作了详细的阐述,并介绍了几种人脸识别身份认证系统的应用实例。