引言

　　近年來，數(shù)字圖像技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣泛，運用生物識別技術(shù)的身份驗證則更是由于其在公安(罪犯識別等) 、安全監(jiān)控系統(tǒng)[1]、信用卡驗證等方面的巨大應(yīng)用前景而越來越成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點。這其中，利用人臉特征進行身份驗證又是最自然最直接的手段，相比于指紋、視網(wǎng)膜、虹膜、基因等其它人體生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，更易于為用戶所接受，因此備受關(guān)注。

　　人臉識別技術(shù)是根據(jù)人的臉面特征唯一性特點而進行的個體識別和確認技術(shù)。人的面部特征的唯一性，可以在臉上某一單一器官或部位上得以體現(xiàn)，更重要的是可在這些單一特征之間的位置、距離、角度、數(shù)量、形狀和模式等相互關(guān)系上得以體現(xiàn)，而且這些面部特征都具有一定的穩(wěn)定性。當(dāng)驗證某人的身份時，只要通過某種設(shè)備攝錄下他的面部生物學(xué)特征，與事先已經(jīng)儲存著的相關(guān)樣本特征進行比較，幾秒鐘內(nèi)即可完成識別。同許多生物識別技術(shù)一樣，人的面部識別技術(shù)是近幾年在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展起來的一項安全技術(shù)。它依靠面部的二維或三維圖像處理和模式識別來實現(xiàn)鑒別或驗證個體身份目的，具有非接觸性、對被識別對象侵擾少和識別手段隱蔽等特點，在反恐、跟蹤、追逃、打拐、出入口控制、銀行管理等許多領(lǐng)域都有著獨特的應(yīng)用價值。

　　利用人臉識別技術(shù)和視頻監(jiān)控技術(shù)開發(fā)的門禁系統(tǒng)，可廣泛適用于智能管理系統(tǒng)(智能大樓、高級住宅門禁系統(tǒng))、銀行及金庫門安全系統(tǒng)、醫(yī)院血液中心身份管理系統(tǒng)等高可靠性、高安全性的場所。這無疑將成為21世紀遠程監(jiān)控的新發(fā)展趨勢，具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的市場潛力。

　　支持向量機的人臉識別算法

　　人臉識別應(yīng)包含學(xué)習(xí)和識別兩個階段，其流程如圖1所示。訓(xùn)練階段建立支持向量機分類模型，主要步驟為對人臉圖像預(yù)處理，獲得人臉區(qū)域再利用膚色和幾何特征，獲得人臉特征向量訓(xùn)練集。由人臉特征向量訓(xùn)練集建立個體用戶的支持向量機分類模型。識別階段主要步驟為首先由待識別者所聲稱的身份，確定所要使用的支持向量機分類模型，同時對待識別者的人臉圖像進行預(yù)處理，獲得人臉區(qū)域，再利用膚色和幾何特征提取人臉特征向量，將該向量輸入到所確定的支持向量機模型進行分類，以確定待識別者聲稱的身份真實與否。