人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等构件组成，正因为这些构件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些构件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别技术的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但几何特征提取的精确性实验性的研究表明，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
人脸识别技术研究证明任何的特殊人脸都可以通过称为eigenpictures的坐标系统来表示。Eigenpictures是面部集合的平均协方差的本征函数。研究开发了一种近实时的计算机系统，可以定位和追踪人的头部，然后通过比较面部特征和已知个体的特征来识别该人。该方法将面部识别问题视为二维识别问题。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，该特征空间捕捉到已知面部图像之间的显著变化。重要特征称为特征脸，因为它们是面集的特征向量。研究对不同的图形纹理进行比较，并提出了用来描述图像纹理特征的LBP算子。研究提出了一种理论上非常简单而有效的灰度和旋转不变纹理分类方法，该方法基于局部二值模式和样本和原型分布的非参数判别。该方法具有灰度变化稳健、计算简单的特点。研究找到一种特征组合方式，以达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。解决方式为：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。研究基于Fisher的线性判别进行面部投影，能够在低维子空间中产生良好分离的类，即使在光照和面部表情的变化较大情况下也是如此。广泛的实验结果表明，所提出的“Fisherface”方法的误差率低于哈佛和耶鲁人脸数据库测试的特征脸技术。
