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第 卷第 期 东 北 师 大 学 报 自 然 科 学 版 37 3 Vol.37 No.3 年 月 2005 9 JOURNALOFNORTHEASTNORMALUNIVERSITY Se te e 2005p ［文章编号］ （ ） 1000-1832 2005 03-0024-04 一个基于Viola-Jones框架的 面部识别算法的改进 ， 1 1 1 2 宋艳辉 ，王文永 ，程晓春 （ 东北师范大学理想信息技术研究院，吉林 长春 ； 1. 130024 2. 里丁大学系统工程学院，伦敦 里丁RG6 6AY） ［摘 要］ 基于Viola-Jones框架的面部识别算法，提出使用矩形特征法进行特征值运算，采 用感知器学习算法训练最佳特征，确定最佳阈值的算法 实验结果表明：该算法运算速度较快，. 错误分类率较低，识别率较高，误识率较低. ［关键词］ 面部识别；识别率；误识率；识别速度 ［中图分类号］ ［学科代码］ · ［文献标识码］ TP391.4 520 2070 A 引言 （）识别速度：识别速度就是在特定时间内， ! 3 当前，随着计算机的广泛应用，计算机模式识 系统可以扫描和识别的特定尺寸的图片的帧数. 别技术中的一个重要分支———面部识别，在实际 框架介绍 Viola#Jones 应用中，发挥着重要的作用，其中包括警戒监督、 当前，许多高识别率、低误识率的算法已经被 智能计算机交互、数字电报以及智能确认等方面. 研发出来，其中，神经网络算法、特征面部和SVM 面部识别的目的就是确认任意一张图片中是 算法已经获得了很好的性能 在神经网络方面，最. 否有人的脸部的存在；如果识别结果是肯定的，则 突出的成绩是由RoWley和Sung做出的.RoWley ［］ 能够指出它的位置和范围1 . 使用多层次神经网络从样本集中去获知面部和非 从理论上说，每个人的面部都是不同的，即使 面部，而Sung则发现了一个判别式函数用于测量 ［］ 是孪生子也不可能完全相同 另外，不同情况下， 2 . 分辨面部与非面部的距离 他们方法的一个最. 面部的肌肉运动、面部呈现的表情、观看面部的视 大不足是在视频序列中识别的速度太慢.RoWley 角和显示面部的背景也都是不一样的.这些因素 方法速率低于每秒一个帧（图片大小为 384 ! 使得面部识别异常困难.如果可