近年来在以人体生物特征为验证依据的身份识别技术中,人脸识别因其具有直接、友好、方便、易于为用户接受等优点,成为其中较为热门的研究应用方向.同时人脸自动识别技术也极富挑战性,它涉及到模式识别、图像处理、生理学、心理学以及认知科学等多个领域;人脸又不同于普通物体,它是一种非刚体,即不同人的脸具有高度的相似性,同一个人的脸又具有不同的状态;此外,受图像获取时光线、遮挡以及化妆等因素的影响,人脸信息在质量上有很大的差别,给识别带来很大困难该文首先总结了人脸技术的研究动机和应用,介绍了人脸识别技术的概念和主要研究方向.然后对人脸识别技术做了比较详细的全面综述,重点介绍了几种典型的人脸识别常用方法,包括:特征脸方法,基于小波特征的弹性匹配方法,形状和灰度分离的可变形模型方法、神经网络方法等等.目前,包括主元分析方法和LDA方法在内的基于人脸代数特征的人脸识别方法,因其有效性,受到大家的肯定;该文对这两种方法作了较详细地介绍,并探讨了两者相结合的Subspace LDA方法.在此基础上,根据心理学和神经生理学的一些研究结果,该文提出了一种基于特征半脸的LDA方法.在Stirling,YALE和ORL人脸库中分别进行了实验,实验结果表明该方法进一步克服了人脸表情、姿态变化引起的干扰,在识别率方面取得了比Subspace LDA更好的效果.