近些年来,构建自动人脸识别系统是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一,陆续出现了一些人脸识别商业系统应用于公众和个人安防等方面。广义的讲,自动人脸识别系统一般需要经过人脸检测,人脸特征点定位,特征选择与提取,比对与识别四个步骤以完成识别任务。人脸检测判定图像或视频序列中是否存在人脸,若存在,确定人脸的大小与位置;人脸特征点定位获得人脸显著特征点(如眼睛,鼻子,嘴巴)的位置;特征选择与提取得到人脸最具有区分性的特征;人脸比对与识别通过与已有数据库的比较,获得待识别人的身份。本文以人脸识别的实用化,实时化和系统化为目标,对实用人脸识别系统中若干问题进行了初步探讨。论文的主要工作如下:(1)提出一种新的基于投影峰分析的眼睛快速定位方法基于投影峰分析的眼睛快速定位方法,充分利用了人脸五官特征的统计规律,通过简单的运算实现眼睛中心坐标的准确快速的定位,针对额发,鬓角,眉毛,眼镜等干扰,通过投影峰分析,有效地去除了上述干扰,使得定位算法更具鲁棒性。实验结果表明,当人脸姿态,光照,表情和配饰变化时,该方法依然可以完成准确且快速的眼睛定位。由于较低的计算复杂度,该方法完全可以满足实时人脸识别系统的需要。(2)改进基于Gabor特征的人脸识别方法针对Gabor特征提取中,二维卷积运算复杂度较高,耗时较长的缺点,提出了基于特征选择的SFFS-Gabor人脸识别方法。该方法通过SFFS方法在训练集上的学习,经过两个步骤,选择出最具分辨能力Gabor核的位置、尺度和方向,以此描述人脸特征。实验结果表明,该方法保证较高人脸识别率的同时,降低了算法复杂度,明显缩短了人脸识别的时间消耗,使得基于Gabor特征描述的人脸识别方法,更加适用于实用人脸识别系统。(3)改进基于LBP特征的人脸识别方法针对一般LBP人脸描述维数较高,无法应用于实时识别的不足,提出压缩直方图的思想,有效地降低特征维数,实验结果,表明压缩直方图的方法可缩短识别时间,并保证较高的识别率。同时提出了一种新的基于全变分模型的LBP方法,利用全变分模型对人脸边缘、轮廓和角点等显著特征的增强,并结合了LBP算子对图像边缘、角点等局部变化特征敏感的特性,提取对于外界因素变化特别是光照变化,较为鲁棒的人脸特征用于人脸识别,明显提高了光照变化情况下的人脸识别率。(4)构建开放式人脸识别体系框架为了给实用人脸识别系统的设计提供参考原型,我们提出一种新的开放式人脸识别体系框架,根据开放式人脸识别体系框架的通用性、开放性和分布式的三大设计目标,具体描述了体系框架的设计思路和系统整体框架;并以面向对象技术、数据库技术和OpenCV为技术平台,具体实现开放式人脸识别体系框架。(5)实现基于人脸识别的考勤系统以办公室环境的日常考勤为应用目的,以开放式人脸识别体系框架为基础,采用SFFS-Gabor人脸识别方法实现基于人脸识别的考勤系统,以此为实施例,验证开放式人脸识别体系的开放性与通用性,同时也验证了SFFS-Gabor人脸识别方法在实际应用中的有效性。