人脸识别是生物特征识别领域中一个极富有挑战性的课题。它涉及到生物特征提取、计算机视觉、图像处理、模式识别和身份认证技术等诸多领域。目前,关于人脸识别的算法有很多,而利用边缘的最佳信息进行人脸识别在人脸识别部分还是一块未深入探究的领域。为此,本文通过综合分析该领域研究现状,对边缘信息在人脸识别运用中涉及到的基础理论和方法进行研究。 为了有效利用边缘信息对光照不敏感的特点,本文在原有Hausdorff距离算法的基础上,提出了一种利用局部距离映射图思想改进的Hausdorff距离人脸识别算法,该方法不再使用边缘作为直接的特征,而是把通过边缘得到的局部距离映射结果作为特征进行识别。并且提出了利用最大特征脸与边缘信息结合求取“代表脸”的识别策略进行算法判别能力验证的方案。 本文按照人脸识别系统实现的先后顺序首先对人脸识别前的预处理问题和识别前的各种光照补偿方法做了详细的介绍,其次,通过对各种边缘提取方法的研究,指出利用曲面拟合法提取人脸边缘特征,不仅可以有效地抑制光照对识别系统的影响,而且能够保留脸部的主要部位的有效信息,为后面识别提供依据。在上述基础上,提出了利用局部距离映射图改进的Hausdorff距离人脸识别算法,把通过边缘图得到的局部距离映射结果作为特征进行识别,最后在Windows环境下,通过Visual C++编程实现该系统。 从ORL人脸数据库选取156幅图像进行实验,改进后的算法识别率可达到80.4%。实验结果证明,改进后的识别方法不仅可得到较好的识别率,而且能有效侧重于强调脸部的主要特征区域,使得识别速度有所提高,为今后的识别算法研究奠定了基础。