人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對人臉的進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對一進(jìn)行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對多進(jìn)行圖像匹配對比的過程。


基于光照估計(jì)模型理論提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強(qiáng)化迭代理論強(qiáng)化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴(kuò)展；獨(dú)創(chuàng)的實(shí)時(shí)特征識別理論該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達(dá)到的匹配效果


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。比如，人臉比對時(shí)，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。優(yōu)勢困難優(yōu)勢人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個(gè)體察覺的特點(diǎn)。