【摘 要】
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人脸识别是近年来计算机视觉和模式识别的研究热点，它在身份认证、视觉监控、娱乐动画以及多媒体领域的应用日趋广泛。人脸识别主要包含人脸特征提取和分类，本课题重点对人脸特
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人脸识别是近年来计算机视觉和模式识别的研究热点，它在身份认证、视觉监控、娱乐动画以及多媒体领域的应用日趋广泛。人脸识别主要包含人脸特征提取和分类，本课题重点对人脸特征提取与融合、自动人脸识别系统进行研究。 人脸的全局特征与局部特征表述着人脸不同的信息，在人脸的感知与识别上具有不同作用。基于上述观点，本文首先对人脸的全局图像利用FDA算法、SVD算法、GRCM算法进行特征提取研究，比较和分析各个算法对光照、姿态、表情、图像大小的鲁棒性。其次，针对人脸局部特征，对面部元素（眼睛、鼻子、嘴巴）自动定位、面部元素的特征提取进行研究分析。研究发现，全局特征与局部特征在人脸的识别上具有不同的表述作用和抗干扰性，将两者特征进行融合能获得比单一特征更好的分类效果，鉴于此，本课题就全局特征的融合、全局特征与局部特征的融合分别在特征层和决策层上进行研究。 基于融合的优势，本文提出了利用FDA算法与SVD算法进行全局特征提取，特征层串联融合作为人脸的全局特征;用FDA算法提取对应的左眼特征、右眼特征、鼻子特征、嘴巴特征串联作为人脸的局部特征;将全局特征与局部特征运用DS决策融合。通过对ORL标准人脸库的实验测试，该方法取得了96％的识别率，具有较好的识别性能和速度。 由于用于实际系统的算法需要具备有效性、可靠性和实时性，因此本课题在将该算法用于在VC++6.0及OpenCV平台下开发自动人脸识别软件系统前，对算法进行了开集测试，研究并提出了拒识问题的阈值选择方法并对该方法进行了测试，实验表明本文提出的方法能在一定程度上处理好库外人的拒识问题。
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