基于RBF神经网络的人脸识别算法研究与实现(2)

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1.2 人脸识别技术的研究意义

人脸图像识别除了极富挑战和具有重大理论价值外，还具有许多潜在的应用价值。这是一个非常活跃的研究领域，涵盖了身份识别，数字图像处理，神经网络，生物学，心理学等诸多学科内容。

如今，虽然在这项研究上取得了一些成果，但是在实际应用中仍然面临着相当的问题。在进行对信用卡，驾照，护照等个人身份验证时，需要建立庞大的数据库和潜在的巨大图像库。因此正确识别各类人并且满足实时性是亟需解决的问题。

研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义：一是可以推进对人类视觉系统本身的认识；二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱人的应用前景[1]。同时人脸识别作为一种生物体征识别与其他识别方法相比有以下几个优点：

（1）无侵犯性；

（2）低成本，易安装；

（3）无人工参与；

人脸检测研究具有重要的学术价值。人脸是一类具有细节变化相当复杂的自然结构目标，此类目标的检测问题的挑战性就在于：

（1）人脸的可变性；

（2）人脸一般可能存在的附属物；

（3）人脸的影像受到光照等产生的影响；

就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广阔的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段必须通过与目标接触或相当接近来取得样本，相当不便。

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