人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点, 人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程, PCA 和ICA 算法的原理, 针对PCA 和ICA 算法本身优缺点, 提出一种新的基于PCA/ ICA 的人脸特征提取方法, 最后采用最近邻分类器, 对ORL 人脸库进行分类识别。实验证明, 改进的方法优于PCA 算法和ICA 算法。

基于PCA_ICA的人脸识别片上系统的设计与实现.pdf

人脸检测与识别是计算机视觉与模式识别领域中重要的基础研究课题，随着人们安全 防范意识的的加强，这一基础研究在门禁系统的应用显得日益重要了。 本文阐述了国内外人脸检测识别技术研究及应用的发展现状，讨论了对人脸图像检测 和识别之前的图像预处理步骤，介绍了常见的人脸检测识别方法，重点分析了人脸检测的 一个重要机制：多个弱分类器集成的方法，即Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测 算法，该方法使用了Harr-like特征表示图像，引入了“积分图”概念，提高了特征值的计 算速度，采用Ada