1、本文對視頻檢索中人臉識別技術的實現(xiàn)進行了研究，針對視頻中彩色圖像提出了一種有關局部特征提取以及人臉識別的新方法。主要內容如下： 1、采用AdaBoost算法進行人臉檢測。在把彩色圖像轉換成灰度圖像的基礎上，提出了一種用于眼睛粗定位的新方法。實驗表明，該方法對面部姿態(tài)、光照等變化更加魯棒，對傾斜人臉檢測特別有效。 2、研究了基于子空間的方法進行特征提取和識別的各種算法，實驗表明改進的LDA人臉識別算法比傳統(tǒng)的特征臉方法和F

2、isher臉方法識別率更高。為了解決面部姿態(tài)、表情的影響，研究了將Gabor 小波用于特征提取的原理，為了達到實時性，我們引入Fisher準則提取圖像關鍵點，只對這些關鍵點做Gabor變換。 3、實現(xiàn)了一種Gabor特征提取和支持向量機相結合的人臉識別方法：首先采用Fisher準則對樣本庫訓練，根據(jù)訓練得到的特征空間確定圖像的關鍵點，再對這些關鍵點做小波變換提取特征，再利用Gabor濾波器對圖象進行濾波，以提取Gabor 特征，