【摘 要】
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尽管人脸机器自动识别是一项极其挑战性的难题,但它在理论和应用中的潜在价值一直激励着科研人员的不懈努力.该文从特征定位和识别两方面对人脸识别问题进行了研究,主要研究
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尽管人脸机器自动识别是一项极其挑战性的难题,但它在理论和应用中的潜在价值一直激励着科研人员的不懈努力.该文从特征定位和识别两方面对人脸识别问题进行了研究,主要研究工作包括:1.设计并实现了一种基于面部构形先验知识、面部图像灰度分布特性和可变形模板的由粗到细的特征检测算法.针对可变形模板对参数初值依赖性强和计算时间长的问题,该文采用了一种由粗到细的检测策略.面部构形的统计先验知识,可用来指导特征的定位;2.研究了人脸特征子空间的性质,提出了一种多候选概率合并分类算法,实现了一个面部识别系统.该文将特征子空间法引入人脸识别领域,计算了人脸特征子空间,并分析了其在人脸描述和识别方面的性能,实验表明它对均匀噪声有较强的鲁棒性;3.提出了一种面部图像质量的度量标准.该文计算了度量图像清晰度的对比度、噪声、熵和曝光度等参量,同时计算了图像中人脸的象脸程度,最后将这些参量结合起来,给出了一种统一的面部图像质量度量标准.
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