实时人脸识别身份鉴别系统：检测与识别技术探索

"基于实时人脸识别的身份鉴别系统研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了如何构建一个实时的人脸识别身份鉴别系统，作者李月龙在模式识别与智能系统专业领域进行了深入研究。人脸识别技术作为一项生物识别技术，因其非侵入性和便利性而受到广泛关注。论文涉及图像处理、模式识别、计算机视觉和人工智能等多个学科的交叉应用。 论文的核心内容分为两大部分：人脸检测和人脸识别。 1、人脸检测：这是人脸识别的第一步，即在图像中定位出人脸区域。论文先概述了早期的人脸检测技术，接着详细阐述了基于肤色模型的检测方法，最后重点介绍了所采用的AdaBoost算法的层级式人脸检测策略。该策略的优势在于快速的检测速度和高准确性，适合实时系统的需求。 2、人脸识别：此部分主要包括特征提取和分类器设计。特征提取是关键，它涉及到从高维人脸图像数据中提取出有效的识别特征。论文对比了主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)两种常见的特征提取方法，并提出了基于全局搜索策略的PCA和LDA改进策略。前者用于构建更强的类区分能力特征空间，后者解决了经典LDA在小样本问题上的局限。这些方法在多个标准人脸图像库中验证有效，并在实际系统中得以应用。对于分类器设计，虽然未详细展开，但可以推测作者也进行了相应的研究和优化。 论文通过系统性的研究，不仅深入探讨了人脸识别的关键技术，还提出了创新性的改进策略，为实时人脸识别身份鉴别系统的构建提供了理论基础和技术支持。这些研究成果对于提高人脸识别的准确性和实用性，以及推动相关领域的技术发展具有重要意义。