随着科学技术的不断发展，个人身份趋于数字化和隐性化，使得人们对人物身份的准确鉴定，确保信息安全可靠越来越受到重视。人脸识别技术基于人脸固有的生物特征信息，利用图形图像处理和模式识别技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机多媒体交互，家庭娱乐等其他多个领域发挥着举足轻重的作用，既能防止社会犯罪又能提高办事效率等，所以有着重大的社会和经济意义。

随着计算机科学与生物医学技术的迅速发展，产生的根据人体某些特征来判别人物身份的特征识别技术逐渐成为安全验证的一种重要方式。生物特征识别技术将信息科技与生物技术结合在一起，融合了计算机技术、数学、物理学、生物学、声学、光学等高科技手段，利用人体生理特征（如人脸、指纹、眼球等）或行为特征（如声音、笔迹、举止等）来判别人物身份。

识别人脸是人类与生俱来的能力，而机器识别中的人脸识别则涉及多个学科，其中包括数字图像处理、模式识别、认知科学、生物学等，人脸识别与基于生物特征的身份鉴别方法和计算机人机感知交互领域有着密切的联系。

60年代，Bledsoe提出了人脸识别的特征提取与半自动系统模式方法。1972年，Sakai设计出了自动人脸图像系统，Harmon在理论上与实践上对交互人脸识别方法进行了详细的论述。80年代初，T. Minami进一步提高了人脸图像系统的性能。

初期的人脸识别往往需要人们通过自身感知而获得的一些经验，而不能完全依靠计算机自己来执行，从而获得我们所需要的识别效果。到了90年代，由于各方面对人脸识别系统有了更加迫切的需求，正是这种需求激励了人们对人脸识别的研究热情，越来越多的科研人员投入到人脸识别的研究领域，于是很多科研成果应运而生，真正的计算机自动识别阶段开始到来，如K-L变换、神经网络技术等。此外，国际上涌现出大量有关人脸识别方面的论文，仅在二十世纪90年代到两千年的这段时间，SCI和EI检索到的人脸识别相关文献就已达到数千篇，由此可见人脸识别的研究正日新月异的发展着。国外的许多高校因为得到大量资助率先开始了人脸识别技术的研究，随后我国的一些知名学者也开始了对人脸识别的研究。国内从二十世纪九十年代开始研究人脸识别技术。对人脸识别的研究主要有一下几个方面：

① 南京理工大学提出了基于 Fisher 准则的最佳鉴别矢量集算法。他们

首先用伪逆矩阵代替逆矩阵、在类内散布矩阵中添加奇异值扰动，然后讨论了类内散布矩阵的求解空间，逐渐完善其求解算法。在提出Kernel 的概念后，他们又将算法扩展到对应的高维的核特征空间；

② 中科院自动化研究所通过讨论散布矩阵解空间而得出基于 Fisher准则

的最佳鉴别矢量集^[1]，同样取得了佳绩；

③ 复旦大学做出了基于独立主元分析算法的人脸识别的实验结果；