1、 图像处理在人脸检测中的应用 摘要摘要 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技 术。人脸识别技术应用广泛，与利用指纹、虹膜等其他人体生物特征进行身份 识别的方法相比，人脸识别更加友好、方便和隐蔽，因此人脸识别越来越成为 当前模式识别和人工智能领域的一个热点。 本文主要利用垂直积分投影和水平积分投影法对人脸进行定位，再采用 PCA 主元分析法进行人脸的特征提取，最后做出快速决策判断。其中 PCA 主 元分析是一种对数据进行分析的技术，可以有效的找出数据中最“主要”的元素 和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后 的简单结构。因此，本文利用该方
2、法能有效地提取头部轮廓，且操作简单，效 率高。 将本文算法在 MATLAB 环境下对多幅人脸图像进行处理取得了较好的识 别效果。 关键字：锐化，中值滤披，关键字：锐化，中值滤披，PCA，KL 变换，人脸检测变换，人脸检测 II IMAGE PROCESSING APPLICATION IN FACE DETECTION ABSTRACT Face recognition, in particular to the analysis and comparison of visual features of face authentication information computer tech
3、nology. Face recognition technology is applied widely, and the use of fingerprint, iris and other human biological feature identification methods, face recognition is more friendly, convenient and concealed, so face recognition more and more becomes the current field of pattern recognition and artif
4、icial intelligence of a hot. This paper mainly uses the vertical integral projection and horizontal integral projection method to locate human faces, then adopted PCA principal component analysis method for face feature extraction, and finally make a quick decision making. The PCA principal component analysis is a kind of data analysis technology, can effectively identify the data in the“ main“ elements and structure, the noise and redundancy, the original complex data dimension reduction,
