人脸自动识别因在安全验证系统、刑侦破案和人机交互等方面的巨大应用前景,已经成为当前模式识别、人工智能和计算机视觉等研究领域的一个热点,并作为一个新的研究领域而受到世界各国政府、企业、研究机构和大学的极大重视。在过去的几十年中,各地的研究者提出了多种不同的人脸识别方法,以提高人脸识别的识别精度,但到目前为止,人脸识别在实际应用中还很少成功。那是因为对于大型人脸库,人脸识别还存在两大关键问题尚待解决:大量人脸图像数据的处理能力;因为光照、姿态等条件因素影响,人脸识别算法存在着相对性。即某种算法只对某类人脸库才有很好的处理效果,没有一个通用、万能的处理算法。而集中式或传统的分布式系统构架都无法从根本上解决这些问题。那么如何才能将分散的、不同的处理算法和处理能力有效的集成,建立一个通用的、协同的、智能的虚拟处理平台以充分利用和共享各种资源,提高处理速度和能力?网格的出现很好的解决了这个问题。因为网格的最终目的就是实现资源共享,包括数据资源、计算资源等,从而有效的利用闲置资源。对于人脸识别中存在的两个关键问题:前者,可以通过基于网格的分布式数据库,把大型人脸图像库划分为中、小型人脸图像库,并借鉴计算网格、数据网格以及Globus等的实际应用来解决;后者,可以基于应用共享的网格来实现,最后统一集成到一个虚拟处理平台下。作者首先分别对人脸识别技术和网格技术做了一个介绍;然后,针对大型人脸库,人脸识别所存在的两大关键问题,提出了自己的解决方案,把网格技术和人脸识别相结合;并设计了一种基于网格的应用于大型人脸库的人脸识别系统,详细阐述了该人脸识别网格统的体系结构,以及对系统中的各个模块进行了详细的设计和规划。为解决在大型人脸库中,人脸识别所存在的问题提供了一种很有前景的解决方法和思路。最后用Globus Toolkit 3.0初步开发了肤色检测系统和设计了一种基于LDA的人脸识别系统的基本构架,为以后进行人脸识别的网格开发提供了基础。