人脸识别作为生物识别技术之一,是模式识别技术在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全等领域.人脸识别技术是当今的研究热点之一,主要工作分为人脸的检测与定位、特征提取、分类器设计三部分.人脸的检测和定位,即从输入图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分割出来,然后是对归一化的人脸进行特征提取及识别.在对人脸检测与定位的方法上,该文采用了模板匹配与MLP确认相结合的方法,在模板匹配的基础上用MLP进一步确认,实验表明可以提高检测的识别率,减少误识率.该文采用的主分量分析方法(PCA方法)对人脸特征量进行提取,也叫特征脸方法,这种方法在最少损失信息的前提下获得最大的数据降维,并采用遗传算法进行特征选择.在识别部分采用了径向基神经网络(RBFNN)分类器,实验结果表明,所设计的RBFNN分类器与传统分类器相比,它的识别速度快,识别效果好.该文还对人脸识别技术的应用情况进行了研究分析,并给出在门禁系统中应用的示例.