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身份验证越来越受到人们的关注，人脸识别作为一种身份验证的手段具有独特的优势，近年来已成为国际上的研究热点，有着重要的研究价值和应用价值。 本文首先介绍了国内外人脸识别的研究现状、方法和发展方向，然后分别讨论了人脸检测与定位，人脸面部特征的定位与提取以及分类器的设计等内容。 在人脸检测过程中，首先利用在YUV和YIQ两种色彩空间中建立的肤色模型提取肤色，得到候选人脸区域，然后采用唇色信息提取的方法对候选区域进行判断，最终得到正确人脸区域，并根据嘴唇信息调整人脸区域大小。 在人脸特征定位提取过程中，对提取出的人脸图像进行二值化处理，并利用积分投影和人脸先验知识得到脸部各主要特征的基本信息。然后采用由下至上的提取策略，针对不同特征点利用模板匹配等不同的处理方法对其进行精确定位。 在分类器设计过程中，采用最小距离分类器的分类方法进行判断识别，利用距离公式度量两幅人脸图像的相似程度，并选取合适的阈值进行判断识别。 最后，本文给出了人脸识别实验结果，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，本文所提出的人脸检测算法是可行的，提取的人脸特征是合理有效的，系统识别正确率较高，速度快。