1、計算機人臉識別是一個非常具有學術研究價值和廣泛應用前景的研究課題,涉及圖像處理、模式識別、認知學等多學科的知識,在身份認證、社會安全、電子商務等諸多方面有著廣泛的應用。本文研究的主要內容是人臉識別系統(tǒng)中人臉檢測及定位算法,是人臉識別系統(tǒng)的前期性工作。本課題設計實現了一套基于Adaboost算法的人臉檢測及定位算法。該算法是基于人臉面部灰度分布的統(tǒng)計特征的機器學習算法,以面部器官與其周圍皮膚之間存在的色素差作為特征提取的對象,利用這些色素

2、差的組合可以區(qū)分人臉和非人臉,并用幾種矩形特征來描述它們之間的這種差異。算法主要分成訓練和檢測兩個階段:訓練階段的任務是訓練樣本(人臉樣本和非人臉樣本)形成分類器,該過程的主要工作是提取訓練樣本中的所有矩形特征,在一定的概率分布條件下,把這些特征轉化為弱分類器,通過學習算法選擇最優(yōu)的弱分類器組合成為強分類器,再將若干強分類器組合成級聯(lián)分類器;檢測階段的任務是用級聯(lián)分類器對待檢的圖像進行人臉和非人臉的分類,如果待檢圖像中存在人臉,則對人臉