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霍夫变换(Hough变换)有对不完整边缘具有鲁棒性的优点,然而,这个优点在有些时候却会导致目标的错误识别。大量实践表明:对实际圆形物体实施Hough变换检测,检测到的点通常集中在某一段比较连续的圆弧,如果检测到的点分散在圆的各个位置,则通常是噪声的干扰造成了目标的错误识别。本文在此基础上提出了一种算法,即对被检测到的边缘点的角度求标准差,根据其标准差值与被检测到的边缘点数进行比较,以此来判断该圆形物体的识别是否正确。本文将该算法应用于人头识别,取得了良好的效果。