人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是人脸识别领域两种常用的机器学习方法，在特征提取、分类识别等方面表现出各自的优势。

本文首先介绍人脸识别技术和SVM、CNN的基本概念，然后分别概述SVM和CNN在人脸识别中的研究现状，并比较分析两种方法的优缺点和适用场景。

最后，对人脸识别技术未来发展趋势进行展望。

关键词：人脸识别；支持向量机；卷积神经网络；特征提取；模式识别

#1.1人脸识别人脸识别是指利用计算机分析和比对人脸图像，进而识别身份的技术。

它属于生物特征识别技术的一种，其识别过程通常包括以下步骤：1.人脸图像采集：通过摄像头等设备获取人脸图像数据。

2.人脸图像预处理：对采集到的人脸图像进行去噪、光照补偿、几何归一化等处理，以便后续特征提取和识别。

3.人脸特征提取：从预处理后的人脸图像中提取能够表征人脸身份信息的特征，例如颜色特征、纹理特征、形状特征等。

4.人脸识别：将提取到的人脸特征与数据库中已知身份的人脸特征进行比对，判断待识别人员的身份。