使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸 进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预 测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对 匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具 有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性． -A novelalgorithm offacedetection based on mask

本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。-Color frontal face images under complex background, skin color segmentation, template matching candidates face image block screening combined to build a face detect

用实验室项目中已提取的人脸模板，将被检图像与其进行模板匹配，判断其是否含有人脸，若含有则将脸部图像截出，并存入指定文件夹中，因此可实现人脸识别。-Extracted face with a lab project template, will be seized image template matching with, to determine whether they contain a human face, if they contain will face image is cut o

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。(The mainstream face recognition technology can