面孔扫描技术
　　除了手指扫描和话音扫描生物识别法外，面孔扫描的生物识别法也可用来确认一个人，面孔扫描技术主要针对面部不易产生变化的部分进行图象处理，其中包括眼眶轮廓，颧骨的周围区域以及嘴的边缘区域等。由于发型的影响，面部扫描技术并不利用头发边缘的面部图象，所有这些也都是为了完成1对多的检索，也就是从存入成千上万个面孔图像数据库中定位单独的一个面孔图象。

硬件配置
　　面孔扫描技术在工作时利用现成的录像设备作为录入设备，一般说来，录像设备要求达到320×240的分辨率并需要每秒3-5帧的扫描速度，每秒的帧数越多，分辨率也就越高，识别或确认的效果也就会更好，由于这种录像设备的价格 在50美元左右，并且一些厂家提供相应的免费下载软件，这就使得面孔扫描技术的研发开支相对较低。如果录像设备与面孔之间的距离比正常情况下稍大一些的话，要想获得高质量的图像，就要求使用更高质量的录像系统了。

　　足够数量的图像，高速的处理器速度是家用或办公用面孔识别系统的关键因素，大型1对多检索中，处理的速度是至关重要的因素。

面部扫描的处理过程
　　和所有生物识别技术一样，面部扫描技术也需要4个过程：1、样本拾取。2、特征提取。3、模板比对。4、匹配。对于1对1核对与确认的不同点将在后面进行讨论。面部图象采样的过程大约需要20到30秒钟。这个过程可以获得一幅面孔的很多图象，理想的情况是，这组图像能够反映出由于不同角度和不同面部表情而产生的图像差异，这样，检索所获得的结果会更准确。

　　图像录入后，面孔的唯一性特征被拾取，并创建一个图像模板，这个模板图像所包含的信息量比一张愁眉苦脸的面部图像模板所包含的信息量要小很多。通常，相当好的面部图像质量需要包含达到150到300kb数据，而面部图像模板的所包含的数据值大约有1300字节，这只有原始面部图象的一百分之一。Visionics在面部扫描技术方面占据领先地位，它使用84kb的面部图象模板来完成大型1对多的检索。

　　面部认证需要以相同的协议为基础，假设使用者在使用面部识别设备时十分配合，他提供他的身份，比方一个登录名或一个PIN，并站在相机面前几秒钟等待设备录入面部图像，即使是这样他即可能被识别，但也有可能被系统拒绝，原因就是活体图像模板同已经存储好的图像模板不匹配，识别的类似程度能够因PC、时间和其它因素的不同而被调整，才能较好地完成面孔识别。

　　面部识别技术在刑侦方面的用途较为广泛，主要是通过静态面孔图像模板库中的面部图像确认犯罪嫌疑人的身份。

核对和确认
　　面孔识别技术的核对和确认在许多方面存在着差异，主要的不同表现在确认不需要使用者提供自己的身份，在没有PIN和用户名的情况下，确认系统首先要解决“我是谁”的问题，如果数据库不大，这也许不算是一个十分复杂的问题，但如果数据库相当庞大，这个问题要解决起来就十分困难了，确认系统只有缩小候选对象的范围，才能进行下一识别步骤。

　　第二点差异表现在确认系统中目标主体与识别设备的动态性上，在核对系统进程中，假设一个使用都是十分配合的，他尽力使自己面部图像被正确录入，这是完成面部识别的因素，如果一个不配合的使用者，比如说他根本不留意自已面前的录入设备（相机），或者总是作怪相，确认系统是根本无法确认一个不合作使用者的身份的。

几种主流面部扫描技术的比较
1、本征面孔扫描技术

　　是由麻省理工学院开发出来的面孔扫描技术，它利二维的灰度图像来表明一个面部图像的唯一性特征，这一技术已经成为其它面部图像扫描技术的基础（图）

2、特征分析面孔扫描技术

　　这是应用最为广泛的面孔扫描技术，，这一技术与本征面孔扫描技术有一定的联系，但这种技术能够很好地反映出面部表情变化后的面部图像差异（例如微笑和皱眉头），Visionic公司的LFA面部扫描技术就是以特征分析面孔扫描技术为基础的。

3、神经网络定位面孔扫描技术

　　是Miros公司所采用的技术，这项技术是从录入的面部图像和核对面部图像中拾取特征来完成匹配，它的算法主要是从活体图像和已经存在的图像中拾取尽量多的相同特征，这种技术使得面孔扫描技术在许多困难的情况下能够完成识别工作，它能够完成1-1和1对多的检索。

4、自动面孔处理扫描技术