1、人臉識別技術(shù)是最近幾十年生物特征識別領(lǐng)域的研究熱點，它融合了計算機圖形學(xué)、數(shù)字圖像處理、計算機視覺、模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個學(xué)科的方法和理論。人臉識別技術(shù)在公共安全和軍事安全領(lǐng)域有著十分廣闊的應(yīng)用前景。本文在查閱相關(guān)文獻和對人臉識別系統(tǒng)深入研究的基礎(chǔ)上，利用北京瑞泰創(chuàng)新公司的ICETEK-DM6437-B-KIT作為硬件開發(fā)平臺，設(shè)計實現(xiàn)了基于遺傳算法的人臉識別系統(tǒng)。系統(tǒng)包括對視頻圖像的光照補償、特征提取、特征選擇、分類識別等功能，

2、并能將識別結(jié)果顯示。本文主要完成的工作如下:
　　(1)圖像光照補償。在實時視頻采集系統(tǒng)中，光照強度對系統(tǒng)性能影響很大。本文通過實驗對比分析了三種光照補償算法，最后確定本文采用的光照補償方法。
　　(2)人臉檢測與定位。本文在YCbCr顏色空間采用膚色檢測方法對人臉膚色進行聚類分析，完成了人臉區(qū)域的檢測，并通過人臉形狀特征參數(shù)來排除脖子等非人臉區(qū)域。
　　(3)人臉特征提取與選擇。本文采用8×8分塊LBP(Local

3、Binary Patterns)算子提取人臉紋理特征，共提取出640維特征向量。采用遺傳算法進行特征選擇，并根據(jù)基本遺傳算法的理論知識，提出了一種改進的遺傳算法，主要改變了適應(yīng)度函數(shù)、選擇算子、交叉概率和變異概率等參數(shù)。實驗結(jié)果表明，本文提出的改進遺傳算法在全局收斂性、迭代時間和識別率上都優(yōu)于基本遺傳算法。
　　(4)人臉分類識別。本文采用最近鄰分類器和支持向量機(Support VectorMachine，SVM)分類器相結(jié)合的