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超声波人脸识别技术不同于传统的可见光、红外线等人脸识别技术，具有不受光线、温度影响的优势，逐渐引起研究者的兴趣和关注。2005年到2007年，澳大利亚Wollongong大学的Phillip Mckerrow等人利用统计分类的方法分析了单一表情的人脸超声回波数据，结果显示在小样本(0人)的情况下，超声回波中的人脸信息能够较好的完成人脸分类任务。 2007年，设计了完整的超声波人脸识别系统，并采集了10人的超声人脸识别数据。通过改进特征提取方法，识别正确率提升了1S％以上新的特征提取方法提升了超声波识别人脸的性能。
在此基础上，本文进一步研究了不同探测方向及不同表情下面部超声回波的特点，设计实验并采集了110人的多表情多姿态回波数据，通过合理的选择特征向量及模式识别分类器，在大样本及实验室条件下，超声波人脸识别的识别正确率最高可达到99％。
本文第二部分讲述了超声波人脸识别的算法及系统实现;
第三部分通过实验对算法及系统性能加以验证;
第四部分总结全文。