人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

点特征提取算法探讨 点特征提取算法探讨 点特征提取算法探讨

目的针对数字化冰冻铣切断层图像的特点,探讨一种实用的高精度图像配准方法,建立基于数字化断层图像的亚像素级配准数据集。方法采用冰冻铣切技术获取成年男性头颈标本的冰冻连续断层图像,在M atlab软件中自动提取定标点图像特征,采用基于2点的刚体变换算法实现图像的自动配准。结果配准后图像定标点与基准配准点的误差小于1个像素,达到亚像素水平。结论采用外定标的图像配准算法可建立亚像素级的配准数据集,定位标记物的准确识别是获得亚像素级配准数据集的保证。

探讨了复杂结构激光焊件X射线检测图像中定位特征点的选择，建立了缺陷深度与偏移量计算的数学模型，确定了缺陷在精密焊缝中的空间分布特征。提出了缺陷空间位置数据的自动提取算法，实现了复杂结构激光焊件中缺陷空间位置数据的快速提取，并对提取结果进行了实验验证。结果表明所提出的提取算法是可行的。建立了复杂激光焊件的三维模型，自动导入已提取的缺陷空间位置数据，实现了复杂结构激光焊件中批量缺陷的空间位置可视化。

合成孔径雷达（SAR）图像的自动配准长期以来都未能很好的解决，特别是高分辨率SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法。在光学图像配准中，最常用的特征点提取算法是Harris算子，而近年来SIFT（尺度不变特性变换）算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法。探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用，并选取4对有代表性的SAR图像进行了配准实验，对2种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较。通过定性及定量分析，在同