【摘 要】
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本文在自动人脸识别的框架下，对整个人脸识别过程分两部分述叙：人脸识别的前端处理和人脸识别。着重讨论了人脸识别的主要算法，并提出了BoostedGabor小波特征弱分类器作用于
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本文在自动人脸识别的框架下，对整个人脸识别过程分两部分述叙：人脸识别的前端处理和人脸识别。着重讨论了人脸识别的主要算法，并提出了BoostedGabor小波特征弱分类器作用于人脸识别的方法。
本文从统计学习理论的角度对Boosting等机器学习的方法做了一个全面的介绍，介绍自动人脸识别的前端处理，COOTES的ASM[30]和AAM[31]方法，用于特征点定位对识别前图像做归一化，提出了运用BoostedGabor小波特征弱分类器做人脸识别的方法，弱分类器在Gabor小波滤波结果的模和相角的基础上构造而成，得到了一个Cascade序列的强分类器，并且这两种特征的分类器融合结果与在Feret库[3]上的至今最好的结果相一致。本文采用的特征融合方法只是一个初步的尝试，该研究为今后进一步提高人脸识别的性能提供了可行的思路。
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