摘要: 本文主要研究了复杂背景下的彩色人脸检测和灰度图的人脸识别。针对彩色图像提出了基于肤色和特征验证的人脸检测算法，由肤色分割、排除假区域、特征验证三部分组成。在肤色分割部分，详细讨论了彩色空间的选择，肤色模型的建立，然后提出自适应阈值... 展开 本文主要研究了复杂背景下的彩色人脸检测和灰度图的人脸识别。针对彩色图像提出了基于肤色和特征验证的人脸检测算法，由肤色分割、排除假区域、特征验证三部分组成。在肤色分割部分，详细讨论了彩色空间的选择，肤色模型的建立，然后提出自适应阈值法，再通过知识验证排除一些假区域，运用边缘检测、模板匹配和投影法精确定位眼睛和嘴巴，从而验证确认人脸，最后通过投影法定位出鼻子。实验证明该算法检测速度快、准确率高，具有较好的鲁棒性。针对检测出来的彩色人脸，进行归一化和灰度化，在此基础上提出一种将Gabor小波变换和Direct线性判别分析相结合的人脸识别算法。首先对原图进行区域Gabor变换，取特征矢量模作为Gabor特征，然后对该特征进行线性判别来提取分类特征，可大幅度降低特征空间维数，使得分类器的设计更加简洁、有效，使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率，通过大量的实验可证明此算法不仅对光照、表情变化具有较好的鲁棒性，而且比传统的Fisher线性判别分析方法、Gabor+LDA方法性能更优，识别率更高。 收起