主要性能指标 
测量人脸识别的主要性能指标有：    
    （1）误识率(False；Accept；Rate；FAR)：这是将其他人误作人员的概率；    
    （2）拒识率(False；RejectRate；FRR)：这是将人员误作其它人员的概率。     
    计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR；随阈值的增大（放宽条件）而增大，拒识率FRR；随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率（Equal；Error；Rate；ERR）作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR；或FRR。     

    影响人脸识别性能的因素及解决方法     
    (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。     
    (2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为大小，两眼水平，两眼距离一定。     
    (3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。     
    (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric；shape；from；shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。     
    (5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。     
    (6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。     
    (7)附着物（眼镜、胡须）的影响。     
    (8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。