1、生物特征識別是利用人類特有的生理或行為特征來識別個人身份的技術(shù)，它提供了一種可靠、穩(wěn)定的身份鑒別途徑。人臉檢測和識別是目前生物特征識別中最受關(guān)注的一個分支，是當前圖像處理、模式識別和計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)的一個熱門研究課題。在公安部門犯罪搜索、安全部門動態(tài)監(jiān)控、銀行密碼系統(tǒng)等許多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。與指紋、視網(wǎng)膜、虹膜、掌紋等其他人體生物特征識別方法相比，人臉識別具有直接、友好、使用者無心理障礙等特點。 本文的研究目的是探索人臉檢測和識

2、別的有效方法。本文的研究內(nèi)容主要包括人臉檢測和人臉識別兩個方面。主要的研究工作及創(chuàng)新如下： (1)分析了2DLDA、修改的2DLDA算法的本質(zhì)。提出了一種基于并行特征提取的方法2DCCDA。該方法首先將并行提取到的行與列的特征信息整合到一起，有效克服了(2D)2LDA算法中特征提取串行模式中不能平衡提取行列信息的缺點。然后利用C2DLDA的方法并進行進一步的復(fù)特征提取，根據(jù)每個特征系數(shù)的分類能力從特征矩陣中抽取出最具分類能力的系

3、數(shù)組成特征向量，相比較2DLDA和(2D)2LDA方法，2DCCDA需要更少的特征系數(shù)來表征一幅圖像，并且識別率也有相應(yīng)提高。(參見6.4)(2)詳細分析了基于主元分析的各種算法并提出了一種基于二元結(jié)構(gòu)特征選取的人臉識別方法(BFS)。其主要思想是將兩個類作為一個組，從所有特征臉(主元)中挑選出最適合區(qū)分這兩個類的特征臉。BFS方法充分考慮不同的兩個類之間需要不同的特征臉進行分類，為任意兩個類挑選最合適分類的特征臉。某個特征臉只是在需要

4、它參與分類的時候才被使用，大大提高了分類的準確性。(參見第五章)(3)提出了一種基于膚色模型和眼睛定位的人臉檢測方法。首先利用膚色模型確定膚色區(qū)域，并且根據(jù)人臉膚色區(qū)域的幾何特性利用掩模進行定位，確定人臉的大致區(qū)域，然后基于方向模板的眼睛定位在粗定位的基礎(chǔ)上驗證人臉是否存在以及對人臉的位置進行細調(diào)。實驗證明了該方法對于復(fù)雜背景下人臉檢測的有效性。(參見3.3)(4)考慮到實際的人臉識別問題往往每類只有一個訓(xùn)練樣本，在這種情況下基于LDA