目前,越来越多的领域需要安全可靠的身份识别,各种人体内在的生物特征逐渐成为验证的依据.身份识别中已经采用的人体生物特征主要有人脸、指纹、视网膜、虹膜、声音以及基因等.其中,人脸识别因具有直接、友好、方便、易于为用户接受等优点,而成为非常热门的研究应用方向.人脸自动识别技术同时也是非常有挑战性的研究领域.它涉及到模式识别、图像处理、生理学、心理学以及认知科学等多个领域.人脸又不同于普通物体,它是一种非刚体,即不同人的脸具有高度的相似性,同一个人的脸又具有不同的状态.此外,受图像获取时光线、遮挡、姿态以及化妆等因素的影响,人脸信息在质量上有很大的差别,给识别带来很大困难.该文首先总结了人脸技术的研究动机和应用,介绍了目前人脸识别技术的发展现状以及如何对人脸识别系统的评估等.然后对人脸识别技术做了比较详细的全面综述,介绍了几种典型的人脸识别常用方法,包括:特征脸方法,模板匹配方法,Fisher脸方法,隐马尔科夫模型等等.该文在第三章对ICA算法进行了较为详细的介绍,包括它的基本理论、估计原理、算法以及它在人脸识别方面的应用.最后在基于上面对人脸识别方法和ICA方法研究的基础上,该文提出了一种基于ICA/BP方法基础上的多样本的人脸识别方法.同时在ORL人脸库中分别进行了试验,试验结果表明该方法通过结合ICA和BP人工神经网络不同的特性,不但能适应一定的表情变化,而且还能比较有效地解决人脸姿态变化而引起识别率下降的问题.