本文首先介绍了人脸识别技术的研究背景、国内外研究现状和应用场景；研究了Viola&Jones人脸检测算法的基本原理，并对其中涉及的Haar-like特征、积分图方法、AdaBoost分类器和级联的思想进行了阐述；研究了基于PCA实现的特征脸算法、基于LDA实现的Fisherfaces算法和局部二值模式直方图（LBPH）算法三种人脸识别算法的基本原理及思想；最后，通过上述理论学习，基于OpenCV，在Visual Studio 2012开发环境下，利用ORL人脸数据库，分别对上述算法进行了算法实现和实验验证，并且在最后创建了一个基于特征脸的实时人脸识别系统，该系统可以实现人脸的检测、预处理、收集、训练和识别。
本文主要探讨了基于OpenCV的人脸识别技术，包括其理论基础、主要算法和实际应用。人脸识别作为一种非侵入性的生物识别技术，近年来在安全、法律和人机交互等多个领域得到了广泛应用，具有重大的理论和实践价值。
OpenCV是本文的核心工具，这是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，适用于学术研究和商业开发。OpenCV库中的算法经过优化，可高效运行在多种平台上。
Viola & Jones人脸检测算法是人脸识别的第一步，它依赖于Haar-like特征、积分图和AdaBoost分类器。Haar-like特征是用于描述面部特征的简单数学表达，如边缘、线段和矩形。积分图是一种快速计算图像块区域之和的方法，使得检测过程可以实时进行。AdaBoost是一种弱分类器集成的算法，通过迭代选择最佳特征并组合它们，构建出强分类器。级联分类器由多个 AdaBoost 分类器串联组成，逐步排除非人脸区域，提高了检测的准确性。
在人脸检测的基础上，本文深入研究了三种主要的人脸识别算法：特征脸（PCA）、Fisherfaces（LDA）和局部二值模式直方图（LBPH）。特征脸算法通过主成分分析（PCA）降低高维特征空间的维度，保留关键信息，减少计算复杂性。Fisherfaces算法则利用线性判别分析（LDA）来最大化类间差异，最小化类内差异，从而提高识别率。LBPH算法通过计算每个像素邻域的二进制模式，形成局部特征，适合处理光照变化和面部表情的影响。
在理论研究之后，作者在Visual Studio 2012开发环境中，利用ORL人脸数据库进行了实际的算法实现和实验验证。ORL人脸数据库包含了许多个体在不同表情和光照条件下的面部图像，是人脸识别算法测试的常用数据集。作者最后开发了一个基于特征脸的实时人脸识别系统，该系统能够完成人脸检测、预处理、收集、训练和识别等全过程，展示了OpenCV在实际应用中的强大功能。
本文详细介绍了OpenCV在人脸识别中的应用，涵盖了从人脸检测到识别的关键步骤，并通过实验验证了理论的有效性。这一工作对于理解人脸识别的基本原理，以及使用OpenCV进行相关开发具有重要的参考价值。
