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摘要：
在过去的十多年中，人脸识别已经成为计算机视觉领域的一个热门研究方向，并且是图像分析、理解最成功的应用之一。由于该问题的性质，不仅仅是计算机科学的研究者对此感兴趣，神经系统科学以及心理学的专家同样如此。计算机视觉领域研究，与神经系统科学和心理学对人脑工作机制的了解，互相促进。
本文对一系列人脸识别方法进行了综合性描述。首先介绍了人脸识别的概念及其发展历史，指出了人脸识别所面临的主要困难。随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。接着引入应对单训练样本的人脸识别问题的基于扰动SVD的人脸识别算法。最后指出一些可能的人脸识别问题的研究方向。
关键词：扰动SVD，人脸识别，PCA
第一章 引言
第一节 人脸识别的定义
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸识别过程即，数据库中预想存放了已知人脸图像或有关特征值，识别的目的是将待识别的图像或特征与库中进行匹配。识别的主要任务是人脸验证和人脸辨认，人脸验证即验证某人的身份是否属实，是一对一的匹配过程，人脸辨认即确定输入的人脸图像是库中的那个人，是一对多的匹配过程。
第二节 人脸识别的研究历史
人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以分为四个阶段：
第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。
J. S. Bruner于1954年写下了关于心理学的The perception of people，Bledsoe在1964年就工程学写了Facial Recognition Project Report，国外有许多学校在研究人脸识别技术，其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的，也有从视觉机理角度进行研究的。
第二阶段：关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。
Allen 和Parke 为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度图模型。这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于操作人员，不是一种可以完成自动识别的系统。
第三阶段：人机交互式识别阶段。
Harmo和Lesk 用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。Kaya和Kobayashi 则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。
第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。
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