1、基于人體生物特征識(shí)別技術(shù)的個(gè)人身份鑒別系統(tǒng)，由于使用了人體本身所固有的生物特征，是與傳統(tǒng)方法完全不同的嶄新技術(shù)，具有更好的安全性、可靠性和有效性，越來(lái)越受到人們的重視，它開始進(jìn)入社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，迎接時(shí)代的挑戰(zhàn)。 日常生活中，人們識(shí)別周圍的人用的最多的生物特征是人臉，人臉是人類視覺中最為普遍的模式，人臉?biāo)从车囊曈X信息在人與人的交流、交往中有著重要的作用和意義。因而人臉識(shí)別是一種最容易被接受的身份鑒定方法，成為最有潛力的身份驗(yàn)證手

2、段之一。 該論文首先介紹了計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的研究背景和主要方法，然后提出了一種基于小波變換的特征臉人臉識(shí)別方法。特征臉人臉識(shí)別方法是M.Turk和A.Pentland提出的，直到現(xiàn)在，它仍是最流行的人臉識(shí)別算法。該方法具有簡(jiǎn)單有效的特點(diǎn)，但它對(duì)輸入的人臉圖像的歸一化要求較高，其性能容易受到光照和姿態(tài)變化的影響。因此，該論文首先采用改進(jìn)的直方圖均衡化技術(shù)對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除了光照強(qiáng)度差異的影響；然后用小波變換的方法提取人臉

3、圖像的相對(duì)穩(wěn)定的低頻子帶，模糊了人臉表情和姿勢(shì)的影響，并同時(shí)達(dá)到了對(duì)圖像向量降維的效果；進(jìn)而用主元分析法(PCA)提取特征分量并進(jìn)行識(shí)別。主元分析法根據(jù)人臉圖像整體的灰度相關(guān)性來(lái)提取特征向量，所提取出的特征向量保留了原圖像空間中的主要分類信息，并能在均方誤差最小的意義上重建原圖像。該算法與傳統(tǒng)的PCA方法相比，大大降低了運(yùn)算復(fù)雜度，所提取的特征更加反映了人臉之間的差異，提高了識(shí)別率和抗噪聲性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文所提出的算法是準(zhǔn)確有效的。