随着计算机网络和通信技术的发展，信息安全、知识产权保护和身份认证等问题成了一个重要而紧迫的研究课题。身份认证是保证系统安全的必要前提，在多种不同的安全领域都需要准确的身份认证。传统的身份证、
人脸识别技术具有广泛的应用前景，可以应用到多种不同的安全领域，因其识别特征的独特性、惟一性和相对稳定性，逐渐成为一非常热门的研究课题。许多典型的人脸识别算法和应用系统都是针对标准或特定的人脸数据库，利用库内人脸进行训练，并在相同的库中实现人脸识别。但在软件保护、计算机安全等特殊应用中，身份认证仅针对单个对象进行人脸识别，现有的人脸识别方法并不能胜任这样的识别任务。为此，本文针对单对象人脸识别的特点，讨论了单对象人脸检测和识别的关键技术，在此基础上提出了一种单对象人脸识别算法，实验结果证明了该方法的有效性。>外脸检测
外脸检测的任务是将待检图像中可能的人脸区域找出来并加以标记，其步骤如下：
(1)根据人类肤色在色彩空间中存在区域性的特点，将可能为人脸的像素检测出来。为更好地利用肤色特征，同时选用HSI和YcbCr两种色彩空间对图像进行二值化处理，肤色范围限定在H∈[0，46]，S∈[0.10，0.72]，Cb∈[98，130]，Cr∈[128，170]内。将满足条件的像素标记为肤色像素，其余的均为非肤色像素。
(2)去噪处理。在以每一个肤色点为中心的5×5邻域内统计肤色像素的个数，超过半数时中心点保留为肤色，否则认为是非肤色。
(3)将二值图像中的肤色块作区域归并，并对目标区域进行比例、结构分析，过滤掉不可能的人脸区域。目标区域的高度／宽度比例限定在0.8～2.0。>内脸检测和定位
将包含眼、眉、鼻和嘴的区域称为内脸区域。内脸区域能够很好地表达人脸特征，且不易受背景、头发等因素的干扰，因此内脸区域的检测和定位对后续的特征提取和识别至关重要。
在外脸区域的上半部，对二值图像进行水平方向和垂直方向的投影，确定两个包含黑点的矩形区域作为双眼的大致区域。在确定的两个区域中，对黑点进行区域膨胀，可以得到眼睛的基本轮廓和左石眼角，黑点坐标的平均值作为瞳孔的位置。
设左右瞳孔的坐标分别为(Lx，Ly)和(Rx，Ry)，两个瞳孔之间的距离为d，根据人脸的几何特征，我们将内脸区域定义为：宽度=-d×1.6，高度=-d×1.8，左上角坐标为(Lx-d×0.3，(Ly+Ry)／2-(-d)×0.3)。实验表明，该区域能够很好地表达人脸特征。
