人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有 着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提 取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像 的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深 入研究。 针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该 算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛 可

由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio