基于几何特征的人脸识别方法是一种自下而上的检测方式。该方法认为人脸或其部件在各种条件下可能具有不变的特征或属性，如形状、肤色、纹理和边缘信息等。其目标是寻找这些不变特征，并利用这些特征进行人脸定位。这种方法在特定环境下非常有效，且检测速度较快，不受人脸姿态、表情和旋转的影响。由于人脸部件的提取常依赖于边缘算子，因此对图像质量要求较高，特别是对光照和背景有较高要求。

模板匹配算法则是通过比较输入图像与标准模板或参数化模板之间的相关值来检测人脸。使用可变模板的算法相比固定模板的算法在检测效果上更为优秀，但仍然不能有效处理人脸尺度、姿态和形状的变化。

另一种方法是基于外观形状的人脸识别，这种方法不需要对输入图像进行复杂的预处理或人工分析人脸特征。它通过使用机器学习算法如主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）等对大量的人脸和非人脸样本进行学习，然后将学习得到的模板或分类器用于人脸检测。这种方法能快速稳定地实现检测结果，并且在复杂背景和多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测。但该方法通常需要遍历整个图片以获取检测结果，且需要大量的人脸与非人脸样本以及较长的训练时间。

还有基于代数特征的人脸识别方法。在此方法中，人脸图像被视为矩阵，其数据特征用于表示人脸特征。主成分分析法（PCA）是其中研究最多的方法之一。PCA用于降低图像的维度，并通过某种度量确定图像间的相似度。

除了上述方法，还有基于连接机制的识别方法，如神经网络。神经网络通过大量简单神经元互联构成复杂系统，在人脸识别中取得较好效果。其优点是可以获得隐性表达识别规则，但缺点是训练时间长、运算量大等。

基于三维数据的人脸识别方法也逐渐发展起来。这种方法包括三个主要步骤：通过三维数据采集设备获取人脸数据，对数据进行预处理，从数据中提取特征并进行比对。基于三维数据的方法包括基于模型合成的方法和基于曲率的方法。

人脸识别失败的原因可能多种多样，直方图计算只是其中之一。可能的原因包括图像质量不佳、光照条件不良、姿态和表情的变化等。解决这些问题需要综合考虑多种因素，如提高图像质量、优化算法和增强模型的适应性等。

一、关于人脸识别的问题解析

1. 数据精准性不足：人脸识别依赖于精确的人脸图像数据。若输入的图像质量低下、存在噪声或人脸特征不明显，可能会导致识别失败。为提高识别准确率，建议采集更高质量的图像，并实施预处理措施，如降噪、增强对比度等。

2. 数据集的不完全性：若用于训练的数据集未充分包含需识别的人脸特征，同样会导致识别失败。建议使用包含多种人脸表情、姿势、光照条件等变化的数据进行训练，以增强模型的泛化能力。

3. 特征提取方法的不妥：人脸识别需采用有效的特征提取方法。直方图虽为其中一种方法，但可能无法捕捉到人脸的细节特征。为此，可以尝试其他更先进的特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等。

4. 算法与模型选择的失误：人脸识别所使用的算法和模型亦会影响识别效果。不同场景和应用需选用适当的算法和模型。可尝试采用更合适的算法和模型，如人脸特征点检测算法、深度学习模型等。

5. 环境光线的考量：光照条件对于人脸识别器的性能具有重要影响。过强或不均匀的光照可能导致误识或漏识。在设计识别系统时，需考虑灯光照明和背景环境，确保合适的光照条件。

对于以上问题，需根据具体情况采取相应措施。若尝试过上述方法仍有人脸识别失败的情况，可能需要进一步深入研究与分析具体原因，或寻求专业的人脸识别技术支持。

二、关于使用OpenCV进行人脸识别的流程概述

1. 数据准备：从网络上下载人脸库，用于后续训练人脸识别模型。这一步需注意对人脸进行标记，虽然工作较为繁琐，但可通过脚本或自行编写程序简化工作量。

2. 训练模型：利用OpenCV提供的功能，进行模型的训练。具体操作包括创建EigenFaceRecognizer对象、加载图像及标签进行训练，并将训练好的模型保存为XML文件。

3. 人脸检测：通过OpenCV自带的CascadeClassifier进行人脸检测。加载预训练的Haar级联分类器，对摄像头捕捉的图像进行多尺度检测，框出人脸的位置。

4. 人脸识别：加载先前训练好的人脸模型，对检测到的人脸进行识别。首先对检测到的人脸进行调整大小至模型所需的输入尺寸，然后利用模型进行预测。若预测结果与标记结果一致，则说明识别正确。

以上即为使用OpenCV进行人脸识别的基本流程。希望对OpenCV有所了解的读者能够通过上述描述理解整个流程。如有任何疑问或需要进一步的解释，请随时私信交流。

首次撰写如此详细的回答，若有不当之处，还望包涵。