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计算机人脸识别是利用图像分析方法，从人脸图像提取出有效的识别特征，自动完成“辨别”个人身份的一种技术。 人脸识别具有广泛的应用前景，诸如公安系统的罪犯身份识别，驾驶执照及护照与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。但是，由于从二维图像重建三维模型是一个病态(ill-posed)过程，而且由于人脸表情变化、年龄增长、成像光照条件、成像角度及成像距离等影响而使得该项工作非常困难。目前尚没有很好的人脸描述方法。人脸识别涉及图像处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等技术，因此是一项极富挑战性的研究课题。 在本项工作中本人主要进行了以下几个方面的研究： 1．基于几何特征的人脸识别方法 将人脸用几何特征矢量表示，利用模式识别中层次聚类的思想设计完成识别分类器。针对公安系统罪犯照片的特点，提出了一种基于局部二值化图像的积分投影曲线和先验知识的器官定位方法，构造了具有尺寸、旋转和位移不变性的人脸特征向量。实验证明该方法具有较高的识别率和较强的干扰能力。 2．基于动态模板匹配的人脸识别方法 动态模板是参数化的简单图元模型，可根据先验知识定义能量函数及相应的图像约束条件，以便指导其收敛过程。本文在已有的动态模板能量函数的基础上进行改进，提出了较为简洁的能量函数形式，利用遗传算法实现能量函数的全局最小化。实验结果表明该方法有效、稳定，并具有较快的收敛速度。 3．基于代数特征的人脸识别方法 这类识别方法也是将人脸用特征矢量表示，但采用的是代数特征矢量：即人脸图像在由“特征脸”张成的降维子空间上的投影。本文提出一种基于小波变换和Fourier变换的频谱脸特征方法，并提取图像的低频信息进行识别。实验证明频谱脸的方法能够有效的消除因为人脸图像的表情变化和少许遮掩而带来的识别误差。 4．基于分形的人脸识别方法 基于分形变换的特点，本文提出了一种基于分形变换的人脸识别方法。该方法以待识别的人脸图像为分形值域，通过对人脸数据库中的人脸图像进行分形编码，达到识别的目的。该方法具有尺寸、旋转和平移不变性，在识别过程中获得了很好的效果。