人脸识别是实现人机自然交互的一个重要环节.人脸检测与识别是智能计算机多模态接口(Multi-modal)的一个组成,要使计算机具有听、说、读、写的能力,图像的自动识别问题必须解决.该论文的研究主要包括:1.快速、准确地对人脸主要的器官部位进行了检测、定位.2.鉴于各个器官对识别判断的贡献大小,研究人员给各器官部位分配了一定大小的权值,以反映最重要的特征.对于接下来的识别充分利用权值的影响.对标准人脸库中的图像,由特征点得到"特征子脸",各个"子脸"经过K-L变换可生成特征子空间,在这一步处理中,遗传算法的引入使得主特征分量的选择更加合理.输入人脸图像的各个区域分别向各特征子空间投影.识别中,研究人员综合利用了基于投影距离误差和基于概率密度分布的匹配识别算法,实验证明,识别精度可达90﹪以上.3.建立了一个通用的图像分析处理平台,集成了研究人员系统中用到的各种算法,对输入的灰度图像进行各种有效的处理.