人脸识别分为以下三部分：人脸检测，特征提取和人脸辨识

图像差分：

变化区域是通过采用视频图像的差分技术来确定的。差分图像处理的基本原理是将检测区里的图像在图像空间域上与背景图像进行差分，可以表示为：

Df_i,f_j(x,y)=f(x,y,t_i)-f(x,y,t_j)                          (1)

式中A，y，t)，Y，tj)分别为t与tj时刻在(，Y)位置像素点的灰度值。A，y，t)和A，y，tj)在(，Y)位置像素点亮度的显著性差异为：

                                   (2)

其中？代表s_is_j,(2)式结果要大于t

式中m_k和S_k(k=i，j)是f(x，y，t_k)在(x，y)的某小邻域Q(x，y)内的均值和方差，t是门限。若式(2)成立，则f(x，y，t_i)和

f(x，y，t_j)的亮度在(x，y)位置有显著性差异，取Df_i,f_j(x,y)=1；若式(2)不成立，则取Df_i,f_j(x,y)=0。基于这种差分技术，变化区域的位置可以通过简单的帧相减等技术轻易得到      

图像预处理：人脸检测预处理+特征提取预处理

        人脸检测预处理：灰度化->采用3*3滑动窗口中值滤波（抑制噪声）-> 直方图均衡化（ 增强图像，减弱光照影响 ）->锐化处理（增强边界和图像细节）->最终得到锐化图像边缘显得粗而亮。

特征提取预处理主要是对人眼的定位，进而对图像进行剪裁，图像归一化，压缩

随着集成电路和嵌入式技术的发展，使得实时系统中人脸检测和识别具有了硬件基础，成为应用领域的一个研究热点。在一些强实时环境下采用DSP芯片处理任务具有无可比拟的优越性，在门禁系统、考勤系统等身份验证领域有着广泛的应用价值。

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