好莱坞大片中，FBI警探利用超级电脑,将偷拍照片中的人脸与犯罪资料库对比，将恐怖分子及时找出来。而现实中，幸亏没有这样的技术，否则我们何时在哪里都逃脱不了被监控的危险。可惜好日子正在过去，面部识别技术已经走入生活，也就是说：被人随时认出的日子开始了！ 

    面部识别的优势与应用 

    人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 

    不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 

    面部识别的特点与弊端 

    面部识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是： 

    第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的； 

    第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，面部识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响，因此区分个体变得异常困难。 

    目前的面部识别方法主要集中在二维图像方面，人脸图像由于年龄、姿态、表情、光照等因素而具有“一人千面”的特点，因此识别的准确度将受到很大限制。迄今为止，建立一个完善的面部识别系统仍然是一个很困难的问题。 

    面部识别的未来前景 

    针对面部识别的难点，科学家始终致力于这方面的研究。目前有一个较好的办法就是利用三维信息进行面部识别。三维信息能够更精确地描述人的脸部特征，提取的某些特征具有刚体变换不变性，并且不易受化妆和光照的影响。利用三维曲面的配准算法能很好地克服姿式的变化，通过三维模型合成的面部动作在一定程度上克服表情变化，因此，基于三维信息的面部识别是一种较准确的识别途径，能够比较有效地克服基于2D图像进行识别所遇到的困难。 

    至今，比利时学者Beumier等利用结构光的方法获取三维数据,然后利用曲面匹配的方法进行面部识别收到了较好的效果；美国的Gordon等利用激光扫描仪获取的距离数据建立面部曲面，通过计算表面曲率寻找凸点、凹点和脊点，然后定位面部的一些特征点，利用模板匹配的方法进行识别；德国人Vetter等利用单幅图片构建三维模型，利用形状和纹理参数来表征个性特征。 

    不过，目前三维面部识别算法还很不成熟，仍受到数据获取、存储量大、难以计算、识别方法不足等多方面的困难。