1、人臉比對技術是模識式別領域一個很熱點的研究課題，在很多行業(yè)都有著非常廣泛的應用，特別是在公安工作的視頻監(jiān)控和人臉比對方面應用更為廣泛。由于不同人臉的多樣性，同一人臉的多姿態(tài)性，導致人臉比對問題也是模式識別領域的一個非常困難的問題，要使得人臉比對技術更具智能型和廣泛性，研究人員還有很多難題需要解決。
　　人臉比對的過程可分為人臉檢測、特征提取以及分類比對三個環(huán)節(jié)，首先人臉檢測是正確進行人臉比對研究的前提和基礎，如果人臉檢測都不能正確

2、進行，那么后續(xù)工作就無法展開，但人臉檢測工作又是目前相當難的一個研究課題，本文對一般的人臉檢測方法進行了簡單介紹，并對部分算法進行了實現(xiàn)，其次人臉的特征提取是人臉正確比對的關鍵，人臉特征抽取的好壞，直接影響到后續(xù)比對的速度和效果，人臉的特征提取方法主要有兩種：一種是基于部件的特征提取方法；另一種是基于整體的人臉比對方法。本文深入研究了后者。
　　在基于代數(shù)特征的人臉比對算法中，研究人員特別感興趣的算法主要有三個，即：奇異值算法、特

3、征臉算法和頻譜臉算法。但是利用這三種算法進行比對的效果還有待改進，距離實際應用還有差距，因此為了讓人臉比對技術更早的投入應用，研究人員正在努力攻克難關。
　　目前，小波分析已經成為圖象處理中一個非常強有力的分析手段，其本質是使用多個尺度的帶通濾波器對信號進行濾波，然后再進行處理分析。人臉比對中應用小波變換主要是因為人臉圖像經過小波分解以后首先能夠得到四個不同方向的子圖，減小分辨率，并因此減小計算復雜度，其次是在頻域和時域都能得到良