人臉識別法主要集中在二維圖像方面，主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別算法主要有：

　　1.基于模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特征規律建立一個立體可調的模型框架,在定位出人的臉部位置后用模型框架定位和調整人的臉部特征部位,解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。

　　2.基于奇異值特征方法：人臉圖像矩陣的奇異值特征反映了圖像的本質屬性，可以利用它來進行分類識別。

　　3.子空間分析法：因其具有描述性強、計算代價小、易實現及可分性好等特點，被廣泛地應用于人臉特征提取，成為了當前人臉識別的主流方法之一。

　　4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統線性方法難以保持原始數據非線性流形的缺點，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。