(完整版)基于matlab的人脸识别系统设计毕业设计(11)

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了专门的的人脸识别研究团队。该研究团队，首先提出了基于近红外线的人脸识别技术，并将该人脸识别技术用于08年的北京奥运会。同时基于近红外线的人脸识别技术得到了国际上同行业的专家认可和一致肯定。接着是清华大学的丁晓晴教授。丁晓晴教授在OCR领域，可谓国内第一人。不过最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。不说别的，就只从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的测试结果看来，丁晓晴教授的研究团队是唯一一个完成大规模3D 人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见，在国内人脸识别领域来说，他们的算法在3D领域，绝对排名第一。

国外主要有美国，欧洲国家、日本等著名的科研机构有美国的MIT和CMU,英国的剑桥大学。在人脸识别领域中，国际上逐步形成了以下几个研究方向：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于模板匹配的方法、基于KL变换的特征脸方法、基于隐马尔可夫模型的方法和神经网络识别方法等等。它们可以被归类到基于显示特征和基于隐式特征的两大方法中。

发展至今，人脸识别的方法越来越多，最有代表的是基于Haar特征的人脸识别方法是其中较为典型的方法，该方法不仅具有较高的检测率，同时也能够满足实时检测的基本要求。基于Haar特征的人脸识别方法始于2001年PaulViola和MichaelJones两者撰写的一篇论文，他们在论文中提出了Haar特征和Adaboost算法，并利用它们进行人脸检测。但是此方法只能用于检测正面无旋转的人脸。为此，RainerLicnhart等人于2002年对此方法进行了扩展，增加了倾斜特征的定义，此后此方法被扩展到全旋转放缩情况下的人脸检测。自从以上几位学者运用基于Haar特征和