1、從20世紀70年代起，對人類語言方式的機器理解研究成為國際上重要的研究課題。在我們日常的交往中，人臉表達著豐富而細膩的情感和心理信息，因此，以人臉識別為代表的面部感知計算從80年代末開始逐漸成為熱門的研究方向之一，尤其是人臉識別引起了越來越多的關注。 人臉識別被重視的另一個重要原因是其在經濟、安全、社會保障、犯罪、軍事等領域具有巨大的潛在的應用價值，尤其在需要對用戶身份進行驗證或識別的場合。人臉識別技術因其無需用戶過多參與、非接

2、觸式的數據采集方式、對用戶無任何損害、便于隱藏等優(yōu)點而普遍為人們所看好，被稱為21世紀最有前途的身份驗證方法。對人臉問題的研究和解決，有助于對其他對象識別問題的研究分析和解決，人臉識別也因此成為這些基礎研究領域的重要課題之一，具有重要的理論研究價值。 在現有人臉檢測和識別的基本理論和關鍵技術基礎上，論文重點討論了彩色人臉圖像的人臉檢測、圖像增強、特征提取、基于多分類器組合的人臉識別方法、人耳識別、側面人臉識別、人臉識別和人耳識別

3、相融合的方法、三維人臉識別的多Agent結構模型等問題。 本文的主要研究內容包括：(1)針對人臉檢測算法的主要困難，本文提出了一種新的人臉圖像增強方法。實驗結果表明，該方法對于偏亮或者偏暗的人臉圖像，可以轉換成比較清晰的人臉圖像，從而明顯地提高人臉檢測、識別的準確性。 (2)針對復雜背景下的人臉檢測，本文提出了一種基于膚色和雙眼信息的彩色圖像中的人臉檢測算法。該算法首先根據膚色信息對輸入圖像進行人臉區(qū)域的粗檢測。剔除了人

4、臉不可能存在的區(qū)域，同時獲得了人臉可能存在的區(qū)域，從而縮短了檢測時間。實驗結果表明，此算法利用膚色和雙眼信息進行人臉區(qū)域檢測，具有較好的魯棒性，可以有效地運用于多人臉、不同尺寸、表情姿態(tài)、復雜背景的情況，對人臉旋轉和側偏具有較高的適應性。同時也使誤檢率達到較低的水平，取得了較好的檢測效果。 (3)本文提出了基于改進特征臉方法以及支持向量機的多分類器融合的識別方法，該多分類器組合方法不僅充分利用了支持向量機識別率高和距離度量速度快

5、的優(yōu)點，而且還利用距離度量的結果指導支持向量機的訓練和測試。實驗表明，該多分類器組合方法具有較高的效率和識別精度以及較低的誤識率。 (4)人耳識別和側面人臉識別都是嶄新的生物識別技術，目前國內外報道的研究成果很少，本文對其進行了初步的探索與嘗試。提出了一種新的人耳識別方法，利用幾何方法提取特征，對于光照沒有變化的清晰的人耳圖像進行識別，識別準確率較高。針對現有的基于幾何特征方法定位側面人臉特征點沒有考慮這些特征點的鄰域信息，以及

6、根據特征歐氏距離、側面人臉輪廓線分段曲率方法進行側面人臉識別正確識別率較低。提出了采用連續(xù)小波檢測出側面人臉的主要邊緣輪廓，利用主分量分析方法提取出主分量，之后通過支持向量機識別側面人臉的識別方法。 (5)由于人耳識別和人臉識別同樣具有其他生物識別所不具備的“非打擾”特征，而且人耳特征的唯一性以及人臉與人耳在三維人體頭部的位置關系確保了將二者進行組合應用方法的可行性。本文提出一種將人臉識別和人耳識別相融合的新方法，采用決策層融合

7、，所需要處理的數據量小，可以提高識別的速度。這兩種識別方法的融合是解決目前身份識別中識別率不高，可信程度低的新思路，這對于探索生物識別新方法是一個有益的嘗試。 由于人眼對人臉模式的識別過程是并行的，而目前的計算機系統(tǒng)結構卻是串行的。針對多生物認證系統(tǒng)到目前為止還沒有一個統(tǒng)一的框架結構，本文首次利用人工智能的最新研究成果多智能體系統(tǒng)理論描述人臉的三維識別過程，利用并發(fā)的研究成果，結合三維人臉識別過程的具體特點，提出了三維人臉識別的