经研究可知，人的脸、手指手掌的纹路、虹膜、视网膜、声音、签名等都满足以上条件。因此人们创造发展了诸多此类生物识别技术，如人脸识别，指纹识别，语音识别，虹膜识别等。与其他生物识别技术不一样，人脸识别时，被识别者无需做出配合动作，基本上是无意识下就被识很自然、直接、友好地进行识别，不会让被识别者有一种“被侵犯”的感觉，这种识别技术容易让人接受[2]。

选用人脸进行辨认的技术凭借其诸多优点，应用广泛，在生物识别技术上愈来愈得到注重。

视觉模式下，人脸作为一种极其特别的存在，带有许多能够被挖掘的信息。首先，在一定程度上，一个人的人脸是不变的，从人脸图像中我们能提取许多信息，如被识别者的年龄，性别，种族等。其次，人脸也有多样的变化能力，根据采集的人脸图像中可以感知到被识别者的心情、气质等。人脸识别不像指纹识别系统等那样需要特制的设备去采集信息，因此识别系统成本低，识别过程相当自然，基本上在被识别者无意识的状态下就进行了识别。虽然生活中人们在某个人的表情或者发型甚至年龄等发生巨大改变时，仍然可以轻松地认出那个人，但由于很多因素，建立一个完全自动进行人脸识别系统是相当有难度。人脸识别，顾名思义肯定涉及到模式识别技术，图像处理技术，计算机视觉等学科知识，事实上还有牵涉到如心理学等认知方面的知识，研究极具挑战性。综上所述人脸识别的诸多优点，许多生物特征识别技术的研究者一直青睐于人脸识别技术的研究[3]。

人脸识别的研究，研究起源于第十九世纪的法国研究者，加蓬先生。直到第二十世纪九零年代的人脸识别作为一门独立的学科，它开始迅速发展。在人脸识别过程的研究一般分为三个阶段：第一阶段的面部特征，这是人脸识别研究需要的，以艾伦、帕克为代表。在这个阶段需要依靠研究者去操作计算机，虽然有高质量的人脸灰度图模型，但缺乏独立性。第二阶段出现了两类表示人脸特征的方法的人机交互式识别阶段。几何参数来表示人脸图像，使用多维特征向量的人脸特征表示是哈蒙和莱斯克等研究人员的的代表方法。而代表人物为Kaya和Kobayashi的研究者选用了统计识别的方法，人脸特征之间某种特殊的关系利用欧氏距离等描述表示出来。但这两类方法依旧缺乏独立性，需要人为操作。第三阶段则是全自动识别阶段，随着科技发展，人脸识别技术体现出越来越多的使用价值，在人脸模式识别方法上取得了突破性进展，许多识别系统完全由机器自动化识别。人脸识别有着广泛的应用领域：

在安全防范领域中的应用。在军事、金融等许多重要的部门，信息的保密尤为重要，因此对进出人员的身份有效识别是保护信息的重要举措，采用人脸识别技术能够轻松对被识别者轻松识别，整个过程自然不会让进出者有“侵犯性”。

在犯罪刑侦领域中的应用。我们都知道在刑侦工作当中最重要的是抓捕犯人，显然大多罪犯是会潜逃的，在潜逃过程中必然会出现在公共场所如机场、车站等，因此在这些重要交通场所应用人脸识别技术能够帮助司法机关抓住罪犯，避免犯罪分子对社会造成更大的伤害。

在公共事业领域中的应用。在现代社会，众多多领域如银行、保险、交通等公共事业部门都需要对人进行身份验证。传统身份识别手段所采用的密码，IC卡等容易丢失，也容易被有心人利用伪造，安全性较差。为了克服传统的认证方式和技术上的缺陷，这些部门愈来愈重视和选用人脸识别技术鉴别身份。 基于PCA人脸特征提取和识别方法研究+matlab程序(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_58600.html