1、人臉識別技術因其直接、方便、友好等優(yōu)點,一直是模式識別領域研究的熱點問題,在眾多的應用領域,如身份識別、監(jiān)控、安全等有著巨大的應用前景。目前人臉識別研究成熟的技術場景大多是基于近距離、正面的。隨著視頻監(jiān)控領域對監(jiān)控圖像需求的增長,以及監(jiān)控范圍的擴大的需求,遠距離的人臉識別技術漸漸成為前沿研究方向。遠距離的條件下,被監(jiān)控的人遠離監(jiān)控攝像頭,目標人物圖像的分辨率低,其細節(jié)不易分辨,并且由于被監(jiān)控人的不配合性以及監(jiān)控攝像機的拍攝角度,一般很難

2、獲得正面人臉,因此有必要在識別前對人臉圖像進行再建。
　　針對此類問題,本文對遠距離條件下的人臉檢測識別方法和重建技術進行深入的研究。基于對傳統(tǒng)人臉重建與識別的研究,提出一個改進重建識別算法,并實現(xiàn)了低分辨率人臉重建與識別系統(tǒng)。
　　本文搭建的低分辨率人臉重建與識別系統(tǒng)主要由超分辨率重建、人臉的檢測定位和分類識別三個關鍵模塊組成,本文也是從這三個角度對相關的算法進行研究以及改進。
　　人臉檢測模塊,研究經典的主動形狀模

3、型(ASM)方法,在分析 ASM模型性能的之后,引入Adaboost思想來改善ASM方法初始定位的精確性,提高了人臉檢測速度。分類辨別模塊,在深入研究PCA和LDA算法的優(yōu)缺點基礎上,融合兩種方法的優(yōu)勢,消除了傳統(tǒng)方法存在的矩陣奇異的問題。超分辨率重建部分,在局部的自適應正則化方法的高分辨率空間中,引入一個新的數據約束標準來執(zhí)行誤差估計。經過視覺質量實驗和識別性能比較實驗證明,本文選用對低分辨率圖像先進行恢復,再使用檢測識別方法對恢復后