文档介绍：基于LabVIEW的人脸检测与识别系统的研究摘要在现代社会中,身份验证可以说无处不在,并且与日俱增。而传统的身份认证方法已不能满足人们的需要,生物特征是人的内在属性,因此成为身份验证的最理想依据。人脸识别与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、方便的特点,易于被用户接受。本文运用人脸识别技术在LabVIEW上构建一个人脸检测与识别系统。该系统分为四部分:图像获取、人脸检测、图像预处理、特征提取与识别。人脸检测是人脸识别的第一步工作。本文针对单纯采用肤色检测容易误检出具有肤色特征的非人脸区域,提出了基于肤色模型和模板匹配相结合的人脸检测算法。在YCbCr色彩空间中利用高斯概率肤色模型进行肤色分割,采用模板匹配的方法进行人脸验证,最终确定图像中人脸的位置。实验结果表明,该算法能够提高检测效率,为后续识别提供准确信息。图像预处理是人脸识别过程中非常关键的一步。为了保证人脸图像中人脸大小以及人脸图像质量的一致性,本文对人脸图像的预处理工作主要有:彩***像到灰度图像的转换、图像增强、图像归一化。人脸特征提取与识别是人脸识别研究中非常重要的两个问题。比较深入的研究了PCA、LDA人脸识别算法的原理,针对它们用于提取特征时存在的缺点, 提出一种PCA和LDA相结合来提取特征的方法,结合最小距离分类器进行人脸的识别。通过大量的实验表明该方法是有效可行的,一定程度上提高了人脸的识别率。最后对人脸识别系统的硬件与软件开发平台进行了简要介绍,提出了一个系统框架,并细化各模块的功能。利用LabVIEW 2009 SPl与IMAQ ,,该系统操作简单,界面友好,可靠性高。关键词:人脸检测图像预处理特征提取与识别LabVIEW THE RESEARCH OF FACE DETECTIoN AND RECoGNlTIoN SYSTEM BASE oN LabVIEW AB STRACT Inthemodem society,identity authentication can befound everywhere,and is growing witheachpassing thetraditionalidentity authenticationmethod could never beable tosatisfy the needs ofthepeople,biological features which arc human inherent attributes e the most ideal basis of identity verification. Compared with fingerprint,voice and other biological feature recognition,face recognition hasthecharacteristics ofdirectness,friendliness,convenience,and iseasy eptedby users. Inthispaper,the face detection andrecognition system based on LabVIEW is constructed by face recognition system isdivided intofour parts: image acquisition,face detection,image preprocessing,feature extraction and recognition. Facedetectionis thefirststep tothewrong detection of non—face regions with skincharacteristics caused bysimply using skindetection,the facedetection algorithm based on skincolormodelandtemplatematching isproposed YCbCr color space,skin segmentation isrealized by use ofthe Gaussian probability skin using atemplate matching method for face verification,the location ofhuman face isultimately