人脸识别技术是计算机模式识别领域中一个非常活跃的研究课题,在法律、商业等领域有着广泛的应用前景。其主要任务是利用已存储的人脸图像库,识别静止或视频图像中的一张或多张人脸。 本文在收集和分析了近年来国内外关于人脸识别的学术论文及研究报告的基础上,主要对计算机侧面人脸识别的若干理论问题进行了探讨。针对建立侧面人脸自动识别系统的主要技术环节——侧面人脸识别方法进行了初步的研究,设计开发了一个完整的侧面人脸识别系统软件。 本文工作包括:侧面人脸的检测与定位,侧面人脸面部特征的定位与提取和侧面人脸的识别等内容。 在侧面人脸图像检测过程中,利用积分投影法对预处理后的二值化侧面人脸图像进行人脸区域的定位。 在侧面人脸特征提取过程中,利用积分投影法和人脸先验知识得到脸部各主要特征的基本信息,并将这些信息以一组几何特征向量表示,以此代表侧面人脸。 在侧面人脸的识别过程中,采用最小距离分类器的分类方法和RBF人工神经网络的方法进行判断识别,最小距离分类器的分类方法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;RBF神经网络通过对训练样本的学习,将人脸图像特征通过网络内部的隐节点数据中心及连接权值记忆住,当遇到和某人脸特征相似的输入时,网络可自行根据记忆识别出该人脸。 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,系统正确识别率较高。