现代社会中，人们对人体身份识别的需求可以说无所不在，并且日益剧增。例如某人是否有权进入某个安全区域，是否有权进行某项操作、交易，是否是要寻找的某个特定目标人物等等。现代社会人们对身份识别的安全性、准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方法如：密码验证、ID 卡(身份证、工作证)等，已经不能很好的满足人们的需求，因而，生物特征识别技术应运而生。生物特征识别技术是指通过计算机利用人体所固有并特有的生理特征和行为特征来进行身份识别或个体验证的一门技术。

人脸识别使用了人体本身所固有的生物特征，是与传统方法完全按不同的崭新技术，因其更加的安全、可靠和有效，所以该技术越来越受到人们的重视，并进入社会的各个领域迎接新的挑战。

人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中最主要的方法之一。人脸识别技术涉及模式识别、计算机视觉、数字图像、心理学、生理学等多个研究领域，是目前十分活跃的一个研究方向。基于人脸识别的自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值。目前，许多国家和地区都成立了以人体识别为主要研究方向的实验室和研究中心，同时许多公司也相继先后开发出许多产品，并不断的推向市场。

目前，美国许多研究小组相继投入到人脸识别方面的研究工作，他们的研究工作得到了美国军方、警方和大公司的资助，进展迅速。美国军方更是在每年组织人脸识别大赛(FERT)，以促进人脸识别的研究。日本 sony 公司最新推出的数码相机已经整合了人脸自动识别功能，在拍照时，可以自动检测出人脸区域并进行对焦，并且还具有识别笑脸的功能，能够自动检测出笑脸。国内对于人脸识别的研究较之国外稍晚一些，但是发展速度很快，同时，国家对人脸识别技术的研究也给予了高度的重视。上海交通大学模式识别与智能系统重点学科的李介谷教授等，采用几何特征方法进行人脸识别的研究；清华大学智能技术与系统国家重点实验室张长水教授等采用“本征脸”方法进行相关研究，都取得了一定的成果。

综上所述，我们可以看到对图像匹配的研究还在继续,对算法的要求也不断增加,针对来自相似环境或对称环境中的图像,如何实现一种能够兼顾抗旋转性、抗干扰性、抗缩放性而且具有较高的匹配准确率的匹配算法是目前研究的一个方向。目标的识别、机器人的定位、图像分类、三维重构和图像检索等领域的研究都是基于图像匹配技术的。由此可以看出,随着数字图像的广泛存在以及对数字图像处理技术的深入研究和日益精进的计算机技术,图像匹配技术将会在人们的生活和工业生产中占据着重要地位。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

本文研究的是一种基于特征点提取的面部识别方法，在得到已知图像和待识别图像以后，先对其进行边缘提取和特征点提取，然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配，通过图像匹配的结果对图像进行识别。

技术方案和措施：