基于传统特征提取算法的人脸识别文献综述

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到广泛关注。

相较于其他生物识别技术，人脸识别具有非接触性、便捷性、友好性等优势，被广泛应用于安防监控、身份验证、人机交互等领域。

传统的人脸识别方法通常依赖于手工设计的特征提取算法，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）和Gabor特征等，这些算法在受控环境下取得了一定的成果。

本文综述了基于传统特征提取算法的人脸识别研究进展，首先介绍了人脸识别的基本概念、流程和挑战，然后详细介绍了几种经典的传统特征提取算法，包括PCA、LDA、LBP和Gabor特征，并分析了它们在人脸识别中的优缺点。

此外，本文还讨论了传统人脸识别方法面临的挑战，并展望了未来的发展趋势,例如，如何提高特征提取算法的鲁棒性和判别性，以及如何将传统方法与深度学习等新兴技术相结合，是未来人脸识别领域值得关注的方向。

关键词：人脸识别；特征提取；主成分分析；线性判别分析；局部二值模式；Gabor特征

人脸识别是一种利用人脸图像进行身份识别的一种生物识别技术[1]。

与指纹识别、虹膜识别等传统生物识别技术相比，人脸识别具有非接触性、便捷性、友好性等优势，因此在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到了广泛应用[2]。

人脸识别技术的研究可以追溯到20世纪60年代，早期的研究主要集中于人脸特征的几何测量和模板匹配。

随着计算机技术的发展，人脸识别技术取得了重大突破，涌现出许多基于统计学习、模式识别、机器学习的算法。