1. 研究目的与意义及国内外研究现状

生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的技术。生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板，当人们应用该识别系统进行身份认证时，识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。一般来说，人类的身份识别方式分为三类：（1）特征物品：包括各种证件，如身份证、学生证和护照等；（2）特殊知识：包括各种密钥，如密码、口令和暗号等；（3）人类生物特征：包括各种人类的生理和行为特征，如人脸、指纹、dna、掌纹、虹膜、视网膜、步态、声音等。

相比而言，人体生物特征由于其稳定性和独特性，有无法伪造和负值的特点，因此具有更高的可用性、可靠性和安全性，称为最理想的身份识别特征。相比于其他的生物特征，基于人脸面部特征的识别是进行身份验证最直接、最自然、最容易让人接受的方法。人脸图像的采集可以再被识别对象不主动参与和配合的情况下进行，因此，人脸识别系统可以提供更友好和更隐蔽的操作，在不影响用户正常行为、甚至不为用户所致的情况下进行身份识别。虽然人脸识别的这些特点可以使它应用在各行各业中，但是同时也面临这巨大的挑战，主要由姿态变化问题、光照变化问题、表情变化问题、年龄变化问题和遮挡问题。在过去的几十年中，研究者们通过人脸识别算法来提高生物特征识别的精度。

2. 研究的基本内容

本文首先提出了一种基于DCP（双交叉模型）的特征提取方法，该方法的灵感源于人类面临的独特结构，DCP编码阶判别信息的主要面部组件的方向：水平方向的眼睛，眉毛和嘴唇、在垂直方向上的鼻子和面部组件的对角线方向。其次，本文介绍了基于HOG的人脸特征的提取。然后将两种方法提取的特征进行融合，产生新的人脸特征表示。利用新的人脸特征表示在SVM分类器中进行分类，最终得到识别率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1） 实行方案：

一、dcp[7]

4. 参考文献

[1] t. ahonen, a. hadid, and m. pietikainen, “face description with local binary patterns: application to face recognition,” ieee trans. pattern anal. mach. intell., vol. 28, no. 12, pp. 2037–2041, dec. 2006.

[2] t. ahonen, e. rahtu, v. ojansivu, and j. heikkila, “recognition of blurred faces using local phase quantization,” in proc. int’l conf. pattern recognit., 2008, pp. 1–4.

[3] n.-s. vu and a. caplier, “enhanced patterns of oriented edge magnitudes for face recognition and image matching,” ieee trans. image process., vol. 21, no. 3, pp. 1352–1365, mar. 2012.