人脸,作为最主要的生物特征,在人们日常交往中起到至关重要的作用,人脸识别技术也是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一。人脸识别系统主要包括人脸检测,人脸特征定位以及人脸识别三部分,其中人眼定位在人脸检测和识别中起着关键的作用。本文利用含有极少灰度值的准二值图像为研究对象,利用投影函数、空间向量夹角以及改进的HAUSDORFF距离为研究手段分别对眼仁定位和人脸识别算法进行了研究,给出了新的定位算法和识别模型。主要工作如下:1、提出了一种基于以二次二值化图像为研究对象,二次垂直投影为定位手段的眼仁定位方法。用小波变换和新奇异值重建后的准二值图像为人眼定位的后续工作搭建了较好的平台。实验证明,与投影函数结合起来的眼仁定位方法简单易行,准确度高,定位效果好。2、提出了一种新的基于奇异值分解与空间向量夹角相融合的人脸识别算法。同样是基于准二值图,不同的是用人脸整体和局部的奇异值分解得到不同的奇异值向量作为待识别量,最后用空间夹角最小的判别方法来进行识别。实验表明:两种方法都取得了较好的识别效果,但基于局部奇异值加权算法的识别率好于整体奇异值分解的识别率。3、提出了基于准二值图和改进的HAUSDORFF空间距离相结合的人脸识别算法。我们同样用转化后的准二值图像来进行识别。实验数据表明:用改进的HAUSDORFF距离与准二值人脸图像相结合的识别方法比前人提到的识别方法更有效。值得注意的是,以上两种方法均省去了对图像训练的步骤,在提高了运算速度的同时,达到了良好的识别效果。