在当今的生活中,面部特征的识别技术得到了越来越多的运用,比如安全系统,高科技的IT产品,个人电脑和智能电话。随着现代科技的发展,各种服务变得更加安全、快捷、便捷,而面部特征的识别更是在现代生活中必不可少的一种技术。近十年来,人们提出了许多不同的人脸识别方法,并在一定程度上实现了对面部特征的识别。但是,现有的人脸识别技术在无约束的情况下（自然条件）还面临很多问题。无约束的脸部识别要求对现实生活中的人脸进行特征抽取,从而导致脸部姿势的不同以及光照、模糊、噪声、分辨率低等因素的干扰。在无约束情况下,上述因素对人脸的识别效果有很大的影响,有待于深入的探讨。另外,由于越来越注重身份验证的安全,所以,人脸识别系统除了要具备高的识别精度准确率,还要能够分辨出是否是真人或影像中的面孔（假冒的）。本文的重点是对面部特征进行了分析。本文的研究如下:（1）重点介绍了目标检测方法在人脸检测中的应用。针对人脸目标特征,提出了基于人脸特征的目标检测网络,并给出了训练策略。在基于特征金字塔的基础上,引入了一个新的特征融合模型,并将其应用于多尺度的特征提取中,从而提高了识别的精度和有效性。此特征融合模型可以帮助人脸特征提取网络充分学习目标人脸的特征信息,为后一步的人脸识别操作奠定了良好的基础。另外,由于现有的脸部特征信息提取不足、特征相似度度量鲁棒性不佳的问题,本文使用的特征提取网络引入了自注意力机制,重点关注和提取人脸关键部位。在此基础上,采用欧氏距离和余弦距离进行精确的特征相似性分析,从而为人脸识别工作奠定基础。（2）基于PyQT5和Web设计了人证合一系统。从系统的软硬件环境、系统的概要设计、详细设计以及应用等方面进行说明,并使用本文提出的两个改进算法作为人证合一系统的基础。经过实际测试表明,本文设计的人证合一系统能够充分满足用户的日常使用。（3）通过实验验证了基于特征金字塔和注意力机制的人脸识别方法,对比了和分析了人脸目标检测和特征提取方法的有效性。实验内容包括数据集、测量指标的选取以及对实验过程结果进行论文分析。实验表明,本文提出的两种方法在检测和识别人脸上都有较好的性能。提出的特征金字塔结构在改善人脸目标的漏检、误检方面效果明显,自注意力机制能够更准确、更鲁棒地提取人脸目标特征。结果表明,本文所设计的方法具有较高的准确率和较好的性能,总体上达到了预期的研究目标。