人脸识别技术的研究与实际应用

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人脸识别是模式识别的重要应用,有着迫切的现实需求和广阔的应用前景.由于人脸的各种可能变化与不同人脸之间的相似性,使人脸识别成为一个难题.虽然有许多研究机构致力于这一领域的研究,但是迄今为止还没有一种通用性很强的方法可以在毫无约束的情况下出色地完成人脸识别任务.在应用领域上,目前可能的识别任务主要可以归为身份识别和身份验证两类.该文的任务是实现一个应用于公司考勤实时监控系统的人脸识别系统,它属于身份验证的应用范围.该文针对实际应用的要求,在人脸检测定位部分采用肤色和积分投影响相结合的方法,实验结果证明这种方法是有效的;在人脸识别部分重点研究了基于K-L变换的特征脸识别方法以及PCA与Fisher线性判别相结合的Fisherface识别方法,并提出了一种将图像进行高斯拉普拉斯变换后进行特征脸识别的方法,在实验的基础上比较了各种识别算法的识别率.
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