人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会 议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为 当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确

产生一个高斯白噪声 利用MATLAB自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。 利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，对其进行快速傅里叶变换后，由此画出噪声调幅干扰的频域波形。 重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰与噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其频域波形与时域波形。(Generate a Gauss white noise The fir1 function of MATLAB is used to ge