**阶段（1950s—1980s）初级阶段：

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。

**阶段（1990s）高潮阶段：

这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配；并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如*为**的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。

第三阶段（1990s末~现在）

人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。