相似

and Pattern Recognition)等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的近 1/3之多。 本文研究的主要内容 本课题致力于完成 Visual C++ 平台下的人脸检测与定位系统，人脸检测定位的算法限制于基于肤色相似度算法。 要完成的工作包括相似度的计算，图像的二值化，垂直直方图和水平直方图的获取，人脸特征（眼睛、嘴和鼻子）的提取。

过实践找到肤色区间 ,建立起可操作性的肤色模型 ,这样就让肤色信息成为了人脸检测的核心方法。 不同肤色模型的建立基于不同的颜色空间 ,且为颜色空间的一个子空间。 主要的彩色空间有以下几种： RGB 格式（红、绿、蓝三基色模型）、 HIS 格式（色度、饱和度、亮度模型）和 YCbCr(YUV)格式。 对于彩色空间来说， RGB 是最常用的颜色表示系统，但是人脸肤色在这一系统中的分布非常广泛

n个线性 无关的特征向量。 推论： 若 A有 n个互异的特征值，则 A与对角阵相似；但反之不对。 思考： 矩阵能否与对角阵相似，取决于矩阵能否有 n个线性无关的特征向量。 若矩阵 A的特征值互异，则矩阵能与对角阵相似，问题已经解 决； 若矩阵 A有重特征值，则不能马上断言。 这时要看特征向量了。 实际上，只要 k重特征值对应 k个线性无关的特征向量就行了。 性无关的特征向量。