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目前人脸识别研究范围主要包括以下几个方面：

（1）人脸检测与***：即从某一场景中检测出某人并对其***。

（2）人脸特征表示：即采取不同的方式来表示人脸的特征。

（3）人脸识别：即将获取的人脸与数据库已知的人脸进行比对，得出相关信息，识别出人脸。

（4）表情与姿态分析：对待识别的人脸表情与姿态进行分析，并加以归类。

（5）生理分析与分类：分析人脸的生理特征，得出其生理的相关信息。

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人脸特征提取与识别

PCA方法将包含人脸的图像区域看作随机向量，因此可采用K-L变换得到正交K—L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此又被称为特征脸。利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置。PCA方法认为图像的全局结构信息对于识别很重要，将图像看作一个矩阵，计算矩阵的特征值和对应特征向量进行识别。这种方法利用图像的总体信息，农业摄像头模组，不从图像中提取出眼、嘴、鼻等几何特征，算法较简单且具有较高的识别率。

主成分分析法(PCA)是模式识别判别分析中比较常用的一种线性映射方法，该方法是根据样本点在多维模式空间的位置分布，以样本点在空间中变化大方向，即方差大的方向，作为判别矢量来实现数据的特征提取与数据压缩的。从概率统计观点可知，一个随机变量的方差越大，该随机变量所包含的信息就越多，如当一个变量的方差为零时，该变量为一常数，不含任何信息。