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人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
计算机人脸识别是一个复杂和困难的问题，其原因是：（1）人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；（2）所有人的人脸结构高度相似，而人脸的图像又受年龄和成像条件的影响，这使得同一人在不同条件下的差别可能比不同的人在相同条件下的差别还要大。因此，人脸识别技术实用化所需解决的重要问题是研究能在上述变化条件下可靠工作的人脸识别技术，即鲁棒的人脸识别技术。实现鲁棒的人脸识别涉及人脸检测、特征检测、人脸描述、建模、识别等技术，而其中最关键的是特征检测。基于上述理解，本论文以鲁棒的人脸识别为目标，以人脸特征检测为重点进行了相关的研究，并取得了如下创新性成果：1、提出多线索自适应人脸特征检测方法，将多种人脸线索通过导引、校验、纠错等方式相融合，实现了在姿态、背景和光照变化的情况下人脸特征的可靠检测。与现有典型的特征检测方法相比，正确率和适应性有显著提高（对于姿态变化的情况，正确率提高10%左右），从而使人脸特征检测技术达到实用阶段。2、提出图像分析和运动分析相结合的交叉验证方法，实现了活动图像人脸特征检测中的自动纠错和特征估计机制，从而使视频中人脸特征自动检测的正确率达到98%以上，为基于... It is difficult to implement the face recognition mechanism using computers for several reasons. First, human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces, which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly, faces of different persons have the similar structure. On the other side, the face images are greatly dependent on ages and photography conditions. This results that the difference between two face images of two different persons taken under the same photography co...
我觉得最有效的方式是出台规范，明确人脸识别可以应用的场所，只有这样才能够避免人脸识别被滥用。
人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。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。生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行信息处理的一系列相关技术，通常也叫做人像识
想要扭转人脸识别被滥用的现状，首先应该出台使用人脸识别技术的使用规范和惩罚机制，从使用端发力整治滥用现象。
Viola-Jones方法，人脸识别研究组。《智能环保垃圾处理设备》发布的公告得知人脸识别参考文献为Viola-Jones方法，人脸识别研究组。包括人脸检测，人脸预处理和人脸等方向。
Human Age Estimation Using Bio-inspired Features基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别A Gender and Age Estimation System from Face ImagesSubjective Age Estimation System using Facial ImagesOn the significance of different facial parts for automatic age estimation大部分都是IEEE论文数据库里的，由于大部分都是收费论文，链接就不提供了
直接 google scholar，age estimation,很多文献，新的旧的，都出来了Y Fu, et al. Age synthesis and estimation via faces: A survey [J]. IEEE Transaction on PAMI, 2010, 32(11): 1955 - 1976. 这篇不错，综述
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）25-0137-03人脸的表情包含了人体行为的情感信息和心理信息，这是人们在进行非语言的交流时所采取最有效的手段。人们可以根据表情来充分地将自己的思想以及情感表达出来，同时根据人脸表情来对对方内心世界和对方的态度来加以了解，所以说人脸的表情在日常生活当中扮演着极为重要的角色。表情能够将很多的语言以及声音不能够表达出来的信息给表达出来，其在医疗和语言学以及相关的服务行业中都在发挥着极为重要的作用。1 人脸表情识别的技术现状 提取人脸表情特征由于提取人脸表情特征采取的图像类型不一样，对此我们可以将其分成静态表情的图像特征进行提取以及序列表情的图像特征进行提取这两种。第一种提取的是表情静止时的特征，第二种提取的是表情在运动过程中的特征，对于第一种的提取方法一般为Gabor小波，主成份分析（PCA）以及线性的判断分析（LDA）等的方法；而针对与第二种的提取方法有特征点跟踪，查分图像法以及光流法等。1）提取静态的表情特征的常用方法PCA主要是用在抽取原始特征以及降维，这种方法运算的中心思想是把二维的图像转为一维向量，根据从大到小的排列顺序对特征值以及特征向量加以调整，并且通过K-L的变换投影获得正交基，对其加以取舍进而得到人脸的表情特征其子空间。其实际上识别表情的过程就是把测试的样本进行比较投影进表情特征的子空间里，之后再将其跟测试的样本加以比较判定出它的表情类别。Gabor小波这种方法是现在我们比较常用的一种表示特征的方法，它能够有效地将环境噪音加以清除，使提取的图像特征有效加强，主要是通过图像在不同方向不同尺度上的频率信息对图像的特征加以表明。2）提取变动的表情特征常用的方法对于序列图像特征加以提取的代表性方法就是光流法。这种方法在1981年被第一次提出，主要是根据对视频图像里的表情特征光流加以计算进而得到每一个特征点的运动情况，这就是表情特征。第一种提取特征的方法它采集较方便，计算更快捷，但是不能够对更大时间和空间信息加以探知。而第二种提取特征的方法虽可以对运动的表情信息加以提取，进而使得到的识别效果较好，但这种方法其计算的数据量较庞大，且具有很高的重复率，实际的操作当中比较困难。因此从目前来看，提取表情特征应该朝着将各种提取方法相互融合来对信息加以特征提取。传统的人脸表情识别系统中存在的问题对于人类表情识别的研究中可以依据人类对不同的表情加以区别上获得启发，但运用计算机的视觉技术准确地对人脸表情进行识别的系统，实际运用中还有很多难题。1） 不容易建立起理想的人脸表情相关模型因为人脸是比较柔的，所以把人的表情和情感进行分类，在此基础上再建立一个模型，把人类的表情特征以及情感信息再相对应这就显得十分的困难。2）表情数据库不完善现在很多研究的实验结果都是在各自研究团队里研发出来的表情数据库的基础上得到的，我们知道每一个表情库由于噪音或者是光照等环境方面的影响都各不相同，再加上每个表情库里的人脸图像在文化，种族当中都存在着比较大的区别，所以实验的结果应该多次加以重复验证，增加推广能力。3）学科方法和技术有自身的局限性尽管我们在对人脸识别的系统中研究工作正在逐步加深，得到了很大的进步，但因为很多的研究者都是自己展开工作，在新技术和新方法将优点充分发挥出来的同时也不可避免地有着自身的局限性，多种技术相互融合上面的工作开展得还比较慢。2 提取改进LBP的人脸表情特征局部二元模式（LBP）指的是一个能描述算子的有效图像纹理特征，根据存在于图像中的任意一点和它相邻那点的灰度值中发生的大小关系来判定图像中部分纹理空间构造，从这方面上来看，它有旋转和抗亮度变化的能力。 原始的LBP算子LBP一开始先将图像中各个像素点之间的灰度值加以计算，将在各个像素点和跟她相邻的点存在于灰度值上的二值关系加以计算，根据计算后得出的二指关系根据相应规则来形成局部二值的模式，同时将多区域的直方图序列当做这个图像的一个二值模式。图1 基本的LBP算子计算的过程一个基本的LBP算子应该是上图1所示那样，将其定义成3*3的窗口，有8个邻域的像素点，把窗口中心点的灰度值对窗口内的像素点其灰度值执行二值化，再依据不同的像素点位置来加权求和，进而得到这个窗口LBP编码值。 改进的LBP算子从上面我们可以知道原始的算法自身纹理描述力是很强的，但在特定的局域内，原始LBP算子只考虑到了存在于中心像素点跟邻域的像素点之间灰度值的差异，把中心像素点作用以及邻域像素点其灰度值之间的互相关系忽略掉了，因而造成在某些情况下把局部的结构特点信息有所忽略。如下图2就是某种特定的情况。 图2 原始的LBP算子在特定情形中的编码图2中所产生的11111111主要是对暗点以及会读平坦的区域进行检测，可以说是特征检测器。我们在此基础上，对原始的LBP算子进行改进，根据使一位二值编码增加的方式来加以扩展，提出了多重心化的二值模式也就是MLBP，具体的改进过程如图3所示。图3 改进的LBP算子计算的过程（P=8、R=1）由图3中获得的两个8位子编码将其当做独立的两 个MLBP的自编码，继而对所有模式直方图加以计算，根据这个直方图来加以分类或者是识别。LBP具体的算法公式如下：在这当中，N，R分别表示的是临域点的个数和半径，gc表示的是像素点，gn表示的是它的临域点。根据这个改进的MLBP算子我们可以看出，它根据使一位二值的编码增加的形式，在将原始LBP算子的优势得到保持前提下，将中心像素点作用和邻域像素点二者间灰度值的关系又加以利用。跟原始的相比，改进的算子并没有时特征模式有所增加，而且还可以将原始的算子中没有考虑到的中心像素点和邻域像素点灰度值间关系产生的结构特点提取出来，让其鉴别能力得到提高。3 人脸识别系统的设计 系统构成该系统主要是被硬件平台以及软件开发的平台这两部分构成。硬件平台指的就是那些采集图像的设备和计算机系统，而软件开发的平台就是本文中所描述到的在上述所说的算法中改进开发出来的一种人脸识别的系统。 系统软件系统软件的构造。系统软件可以划分成以下两个部分。首先是获取图像，当进入到主界面中时，点击打开图像或者是打开视频，系统初始化的硬件设备能够根据直接打开的静态表情图像或者是视频等，来对人脸表情图像进行获取并将图像显示出来，之后再对人脸开始进行检测和定位。其次，就是提取相应的表情特征并对其进行识别。下面为了对该系统在进行识别表情时的效果进行验证，本文进行了几组对比实验。先将Gabor跟采样降维相结合的特征提取方式下得出的不同分类器效果加以比较，再将该系统下的分类跟其他的分类器效果进行比较。具体如下图4所示。图4 不同的分类器下表情识别比较图在图4中，横坐标1-7分别表示的是生气、厌恶、恐惧、高兴和瓶颈、伤心以及惊奇，数字8表示的是所有的表情。结论：根据图4我们可看出，在特征提取条件相同情况下，整体实验数据中稀疏表示明显比另两种分类型的性能要好，而且BP神经网络分类效果也非常良好，但是最近邻之间的分类器的精准度没有前两种表现得好。该文中运用的这种提取特征方法的效果明显比Gabor跟采样降维相结合的方法效果要好。上面进行的对比实验，充分验证了本文中的分类系统的优越感。下面跟文献中已经有的方案进行对比，具体如下图5所示。[不同人脸表情识别方法＼&识别率＼&Gabor+弹性模板匹配[5]＼&80%＼&特征块PCA+最近邻分析器[8]＼&＼&本文方法＼&＼&]图5 跟文献中含有的方案进行比较效果根据图5所示，我们可以看出，跟其他文献中采用的方法来看，本文采用的方法在表情识别上有着明显的优势。具体的我们还可以从下图6的人脸表情识别界面中看到本文中设计的人脸识别系统具体应用情况。图6 人脸表情识别的界面简析人脸识别算法1）优点这种算法将以前在迭代过程中的迭矩阵计算大大简化，而且在识别的速度上也得到了有效的提升，能跟随光照的变化进行有效的识别，对人脸进行识别的主要困难就是遮挡、单样本等这些问题，而稀疏表示在这些问题的前提下仍然能具备潜在的发展力，我们可以进一步对其加以研究，这也是现在研究的一个重点方向。2） 缺点在上面实验中我们发现其分类器表现出了良好的使用效果，但这种算法也存在着一些不足之处，由于数据量不断地增加，稀疏表示分类需要的时间也会随之而增加。此外，这种表示方法虽然在速度上明显优于其他，但是其产生的识别率并不是很高，也就是说不能准确地对表情进行有效识别。4 展望人脸表情识别的系统这种新型的对人脸表情加以识别的系统利于将人们的生活品质提高。当人们一旦从比较寒冷的地方或者是比较炎热的地方回到室内时，可以根据这个表情识别的系统快速地把人们面部表情与最佳温度中人脸表情相对比，进而让空调自动把室内的温度调转至最佳。此外，在医疗行业中，可以将表情识别运用到电子护士护理中来。尤其是对于那些重症病人，在对其进行治疗的过程中可以根据这个具有表情分析能力的机器人护士对病人实行实时的看管护理。除以上几点外，在对儿童实行教育时也可以将其应用其中，可以根据儿童在某种情形下所产生的表情以及行为进行具体分析和观察，有效挖掘他们潜在的气质和能力，引导我们更好地对儿童实行教育，促进儿童的健康成长。5 结语综上所述，对人脸表情加以识别是具有很大挑战的新兴课题，笔者主要对存在于人脸表情识别算法中的问题进行了简要的分析，并在此基础上提出了改进的算法进而提出了对人脸表情加以识别的系统。但从目前来看，我国关于人脸识别的系统研究当中还存在着一些问题，因此，对于我们来说将更加智能化的关于人脸表情识别的系统加以实现还是一个十分艰巨的任务，还需要我们不断的努力。参考文献：[1] 赵晓龙. 安防系统中的基于稀疏表示的人脸识别研究[D].西北大学，2014.[2] 朱可. 基于稀疏表示的人脸表情识别[D].西北大学，2013.[3] 万川. 基于动态序列图像的人脸表情识别系统理论与方法研究[D].吉林大学，2013.[4] 欧阳琰. 面部表情识别方法的研究[D].华中科技大学，2013.[5] 王哲伟. 基于稀疏表示残差融合的人脸表情识别[D].五邑大学，2011.[6] 张慕凡. 基于稀疏表示的人脸识别的应用研究[D].南京邮电大学，2014.[7] 赵晓. 基于稀疏表示的人脸识别方法研究[D].北京工业大学，2013.[8] 何玲丽. 基于核稀疏表示的人脸识别方法研究[D].湖南大学，2014.
人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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网络、网站，或管理系统都可以的