主要性能指標 
測量人臉識別的主要性能指標有：    
    （1）誤識率(False；Accept；Rate；FAR)：這是將其他人誤作指定人員的概率；    
    （2）拒識率(False；RejectRate；FRR)：這是將指定人員誤作其它人員的概率。     
    計算機在判別時采用的閾值不同，這兩個指標也不同。一般情況下，誤識率FAR；隨閾值的增大（放寬條件）而增大，拒識率FRR；隨閾值的增大而減小。因此，可以采用錯誤率（Equal；Error；Rate；ERR）作為性能指標，這是調節閾值，使這FAR和FRR兩個指標相等時的FAR；或FRR。     

    影響人臉識別性能的因素及解決方法     
    (1)背景和頭發：消除背景和頭發，只識別臉部圖象部分。     
    (2)人臉在圖象平面內的平移、縮放、旋轉：采用幾何規范化，人臉圖象經過旋轉、平移、縮放后，最后得到的臉部圖象為指定大小，兩眼水平，兩眼距離一定。     
    (3)人臉在圖象平面外的偏轉和俯仰：可以建立人臉的三維模型，或進行三維融合(morphing)，將人臉圖象恢復為正面圖象。     
    (4)光源位置和強度的變化：采用直方圖規范化，可以消除部分光照的影響。采用對稱的從陰影恢復形狀(symmteric；shape；from；shading)技術，可以得到一個與光源位置無關的圖象。     
    (5)年齡的變化：建立人臉圖象的老化模型。     
    (6)表情的變化：提取對表情變化不敏感的特征，或者將人臉圖象分割為各個器官的圖象，分別識別后再綜合判斷。     
    (7)附著物（眼鏡、胡須）的影響。     
    (8)照相機的變化：同一人使用不同的照相機拍攝的圖象是不同的。