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    特征脸方法的基本思想是利用灰度均值构造新矢量,得到新的正交基,然后选取一些正交基获得正交K-L基底。若按照图像阵列排列对应特征值较大的基底,就会呈现出人脸的形状,特征脸方法^([8])由此得名。
    (3) 基于连接机制的方法:弹性图匹配方法和神经网络方法属于基于连接机制的方法。弹性图匹配方法是一种基于动态链接结构的方法,动态链接结构可以没有对样本学习的过程,为了能够最大程度识别目标,提取特征时采用对平移和尺度变化具有最大鲁棒性的子波;弹性模板由一组根据特征形状的先验知识设计的可调参数定义。弹性图匹配法对表情的变化具有鲁棒性,并在一定程度上能够容忍视角的变化。另外当向人脸库中加入新的人脸时,直接加入新的模板数据即可,不需要改变已有的数据。人工神经网络的理论发展已有半个多世纪的历史。现在基于神经网络的人脸识别技术研究是一个非常热门的研究方向^([10,11])。目前应用于人脸识别的主要是BP误差反向传播神经网络,它能够根据有代表性的样本自我学习,具有自适应性和鲁棒性。神经网络处理信息时采用并行方式,可以显著地提高识别速度。

    1.4 人脸识别技术所面临的问题
    虽然人脸识别的研究工作取得了一定的成果,但同时也存在着很多的难题,主要有以下几个方面:
    第一,人脸的外形不稳定。一方面人面部表情的变化会有很多,机器难以识别;另一方面受面部是否有附着物,如头发、胡须、口罩、墨镜等方面因素的影响,人脸的视觉图像也相差很大。
    第二,所有人的人脸结构都很相似,甚至人脸器官的结构外形都很相近,不同个体之间的差别不大。利用这些特点进行人脸检测和定位是十分有利的,但是识别个体存在很大的影响。
    第三,人脸识别的困难还在于不同光照条件和观察角度的影响。在获取人脸图像的过程中,如果光强、光源方向的不确定性,会使面部图像的灰度深浅不均匀,局部人脸的对比度就比较大,从而影响识别效果。
    现在对人脸识别技术的研究取得了一定的成就,在肤色分割方面、三文图像识别的分析研究上也取得了一定的进展。我们可以相信在不久以后,基于人脸识别技术来实现身份识别的产品将在现实生活中随处可见。

    1.5 论文结构安排
    第一章,主要叙述人脸识别的形成背景,发展现状,使用价值和意义;
    第二章,主要介绍用于本文人脸识别系统仿真所用到的MATLAB;
    第三章,主要分析了人脸识别技术方法与理论;
    第四章,主要分析了人脸图像的预处理方法;
    第五章,主要分析了人脸图像的特征值提取。
    第优尔章,主要分析了人脸图像的识别。
    第七章,总结本文所作工作,展望下一步研究内容。
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