传统的边缘提取算子提取人脸的外轮廓线很难达到理想的效果.文中提出一种基于人脸的几何特征的外轮廓线提取方法:首先采用结合SOBEL和CANNY算子提取边缘信息,然后利用人脸外轮廓特点去掉杂散的冗余边缘和边缘修补.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,而且定位精度高,满足人脸轮廓特征提取的要求.采用本法方法对50多幅人脸图像进行实验,结果验证了方法的有效性.

人脸识别是模式识别领域中一个相当困难而又有理论意义和实际价值的研究课题.传统的基于K-L变换的自动人脸识别方法,不用过多地考虑人脸的局部特征,利用特征脸方法进行识别,取得了一定的进展.但是,人脸作为一个特殊的场景,脸像会受年龄、心情、拍摄角度、光照条件、发饰等因素影响,所成图像存在差异.传统的基于K-L变换的自动人脸识别方法不能很好地克服这些畸变的影响.文中将主成分分析方法引入人脸识别,模拟人脸脸像的各种变化,事先对脸像做相应的变化,产生一系列变形脸.然后对变形脸进行主成分分析,提取它们的主成??最后应用遗传算法选择最优特征向量构造子空间,提出一种能抗御一定脸像变化的人脸识别方法,并运用该方法进行了实验.实验结果证明了该方法的可行性和良好的抗畸变能力.