测量人脸识别的主要性能指标有：

    1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率；

    2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定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指定大小，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