近年来,生物识别技术得到了高速发展,而人脸识别是所有生物识别方法中应用最广泛的技术之一。与传统的身份识别系统相比,生物识别系统具有普遍性、唯一性、永久性的特点,在许多场所被公认为是比较安全的身份识别系统。本文对人脸识别系统提出了一套研究方法,具体包括以下几个方面:1、针对人脸识别方面的知识,对其研究背景,发展前景进行了研究,对检测和识别算法系统性地进行概括说明。人脸检测方法主要包括基于知识和统计学习的方法,具体介绍了PCA和LDA方法、DCT方法、SVD方法、小波变换方法、参数模型法、弹性图匹配法、SVM方法、神经网络方法和三维人脸识别方法。2、系统预处理,主要包括视频采集、图像载入、人体定位、光线补偿、中值滤波、肤色建模和水平、垂直灰度投影,最后确定人脸方位。其中人体定位部分采用背景相差法,可以很快地得到人体目标。肤色建模法可以对黄色皮肤和白色皮肤建模,但对黑色皮肤建模效果较差。然而水平、垂直灰度投影法有所突破,对黑色皮肤的人体目标有非常优越的检测效果。3、人脸检测,分为眼睛定位,嘴巴定位和人脸勾勒三个部分。眼睛定位时首先对人脸样本进行色度匹配和亮度匹配,并相结合,再进行去假区域和膨胀处理,最终检测到眼睛中心点。嘴巴定位部分样本经过亮度和色度匹配、像素腐蚀、去离散点、去假区域等,从而得到嘴巴中心点。最后检验所得到的三点是否满足锐角三角形规则,满足条件的样本即为人脸。4、对检测为人脸的图像进行人脸识别,先采用传统PCA和欧氏距离方法,该方法检测速度较慢;为此引入小波变换,提取低维空间的特征,明显提高检测速度。为了提高识别率,采用Gabor小波加BP神经网络方法取得显著效果。5、在二维空间的人脸识别方法终究会受到光照、表情、姿态的影响,为此,有必要的将人脸识别从二维空间拓展到三维空间。采用连续小波变换方法对光栅投影图像进行相位分解,可以得到人脸的三维数据,完成人脸的重构。本文完成了基于人脸识别技术的家庭防盗系统的研究和设计。论文所做的理论分析、系统搭建、计算机仿真和实验为今后人脸识别方面的进一步研究提供了有益的帮助。