人脸识别系统中期检查报告

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1、人脸识别系统中期检查报告整体设计思想本次课程设计我选择的是人脸识别算法这个题目，首先明确此课题的任务要求，并查询相关书籍，整理资料。然后呢，进行课题整体构思设计，制定设计方案，根据设计方案总体轮廓构思各部分的硬件设计。在收集资料的过程中，我对人脸识别技术有了基本的了解，人脸识别技术是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛，而且人脸识别的使用非常自然，可以在被识别对象毫无察觉的情况下进行，是一种非常受使用者欢迎的方式。在设计中，系统采用的是基于特征脸的方法。特征脸方法是从主成成分分析(PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。它将包含人

2、脸的图像区域看作一随机向量，采用K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此乂被称为特征脸。二、模块及各部分硬件设计完成人脸识别的工作需要一系列的步骤，它们结合起来构成一个完整的流程。由于研宄人员来自不同的学科、具有不同的背脊，而且不同的人脸识别应用中对识别的目标也不同，所以人脸识别的流程并不统一一个比较通用的人脸识别流程如下图所示：人脸检测/跟踪特征提取特征降维匹配识别图1人脸识别流程图艽主要步骤包括.•人脸检测/跟踪，特征提取，特征降维，匹配识别.它们之间基本上是串行的关系[3]（1）人脸检测/跟

3、踪。人脸检测是完成人脸识别工作的自动系统的第一个步骤。该步骤的目的是在输入的图像中寻找人脸区域。具体来说：给定意一幅任图像，人脸检测的目的是确定是否图像州有人脸存在，如果存在，给出每个人脸的具体位置和范围。实际应用中人脸图像的采集或获取常在非受控的条件下进行，这样所得到的图像中的人脸在尺寸、朝向、明暗、遮挡、分辨率等方面都有很多不同，使同一的人脸出现各种变形，并有可能导致各种误识、漏识等失败的情况。为校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化，常需采用一些包括儿何归一化（空间尺度归一化）和光照归一化（灰度幅值归一化）等手段来调整不同的人

4、脸图像，以利于用统一算法进行识别。（2）特征提取。为区分不同的人脸，需提取各种人脸的独特性质。也就是要从人脸图像中映射提取一组反映人脸特征的数值表示样本。这里首先需要采取某种表示方式来表示检测出的人脸和数据库中的己知人脸。通常的表示法包括儿何特征（如欧氏距离、曲率、角度）、代数特征（如矩阵或特征向量）、固定特征模板、特征脸等。（3）特征降维。人脸是一个非刚性的自然物体（柔性体），从人脸图像中可提取很多不同特征，所以表征人脸的原始特征对应高维空间中的数据（对一幅齡N的图像，空间维数可达M州）。直接利用这样高维的数据进行识别除需要很多的

5、匹配计算量外，由于很难对各高维数据的描述能力做有效的判断，故还不能保证基于这么多数据进行的识别结果的正确性。在特征提取后，需采用紧凑的人脸表征方式，将原始特征进行筛选组合，集中信息，降低维数，使这些低维空间的有效性的到提高，以有利于接下来的匹配分类。（4）匹配识别。在特征提取的基础上，选择使当的匹配策略，可将待识别的人脸与数据库中的己知人脸进行匹配比较，建立它们的相关关系，并输出所作出的判断决策/决定（识别结果）。与人脸检测不同，这里利用的主要是人脸个体差异的信息。有两种识别目的和情况需要区别：一种是对人脸图像的验证，即要确认输入人

6、脸图像中的人是否在数据库中，属于有监督的识别；另一种是对人脸图像的辨识，即要确认输入图像中的人的身份，属于无监督的识别。三•编程在接下来的时间里，主要进行PCA算法步骤及流程等。特别是进行PCA算法的步骤，该方法是根据样本点在多维模式空间的位置分布，以样本点在空间中变化最大方向，即方差最大的方向，作为判别矢量来实现数据的特征提取与数据压缩。在这些方面，我们要自己通过查找资料等学习PCA算法，因为这个算法是人脸识别算法的一个关键再來就是软件编程部分了我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本次课程设计采用PCA（主成分分

7、析）方法，查过很多资料后，我对整个设计中的编程部分存了大概的概念。再者，软件编程需要多次反复的调试，我相信在不断的努力下，这个设计的软件编程部分也会作的很好的。到目前为止，整个毕业课程设计设计虽然才进行了一半，但是在第一周的设计中，我边设计边学习，不仅对本设计题目有Y较深刻的理解，对相关专业知识有了进一步的了解，而且，对以前学过的一些基础知识也进行了巩固。在这个过程中，我也进一步发现了自己的不足，许多知识还不扎实。还有，在调试过程中，巾于经验不足还有理论及实践技能不够扎实，有可能不能发现问题的所在，不能及时解决出现的问题，但是随着课

8、程设计的进行，困难和阻碍一定会一步一步的被克服，能力也会随之提高。接下来主要软件更加细节化，尽量整改其中的不足，后面的工作也不能放松，还有很多需要完善。不过通过这段时间的课程设计，无论在耐心和信心方面都有所加强，也认识了自己的很多不足