基于视频图像的运动车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识 别两大核心技术构成，它在智能交通领域中有着广泛的应用，同时也是计算机 视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研 究正受到普遍关注。本文正是在这一背景下，对运动车辆识别技术进行了系统 的研究。在车牌识别技术中，本文着重对车牌定位和车牌字符识别等关键技术 所涉及的难点进行了深入的研究。在车型识别技术中，与当前国内外学者侧重 于研究车辆外形、大小的识别不同，本文主要侧重对汽车标志的定位和

人脸检测的研究具有重要的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。本书对人脸检测的基本问题、研究思路和方法、经典的算法和技术全方位地做了深入系统的介绍，着重介绍了作者在利用活动轮廓模型方法