人脸识别是模式识别领域中一个富有挑战性的课题,有着重要的理论研究价值和应用价值。 本文首先介绍了国内外人脸识别的研究现状、方法和发展方向,然后分别讨论和研究了人脸图像的预处理、边缘检测、特征提取和分类器设计等内容。 在图像预处理过程中,先用中值滤波器和边缘保持滤波器对图像进行去噪处理,然后用拉普拉斯锐化算子对图像进行锐化,以便于边缘检测。 在对图像进行边缘检测时,对经过预处理过的人脸图像分别用Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Robinson边缘算、LoG边缘算子、Canny边缘算子进行边缘检测,然后,对边缘检测算子进行了研究改进,并对检测结果进行了讨论比较,结果表明,Canny边缘算子的检测结果明显优于其它几个算子。 在对图像进行特征提取时,重点对人脸器官定位方法进行了研究,提出了三种人眼定位新方法,应用这些方法提高了人眼定位成功率和准确性。接着,采用结合整体与局部特征的方法,对整幅图像、眼睛区域、鼻子嘴巴区域分别进行DCT变换,并将DCT变换后的矩阵的左上角区域作为特征向量。 在分类器设计过程中,本文采用BP神经元网络作为分类器进行人