人脸识别技术的研究与实现【开题报告】

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1、毕业论文开题报告通信工程人脸识别技术的研究与实现一、课题研究意义及现状人脸识别因其在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点[1]。迄今为止，机器视觉技术的发展已经历了一个较为漫长的旅程。它最初只是应用于生产流水线，简单的模拟人的视觉来执行一些繁琐、重复性的任务。经过研究者们的不懈努力，今天我们已经可以利用它实现更有效、友好、自由的人机交互界面，并且随着人脸研究的进一步发展，更可以让计算机实现通过观察一个人以及这个人的表情变化等做出相应的反映。近几年电子商务的蓬勃发展

2、对安全性提出更高要求，这也推进了人脸研究的发展和应用，最终将促使人类进入了一个全新的人机世界[2]。比如，目前的监控正逐步过渡到第三代数字智能监控的过程。新一代的监控系统在现场的摄像机可以接入视频服务器，运行在视频服务器上的人脸识别系统对摄像机传回的图像进行分析，自动捕捉监控区域的人脸图像，并根据需要与数据库中的照片比对匹配。通过这种方式将人脸识别技术融合到数字录像监控系统中，使监控系统具备智能化功能，在监控录像过程中，自动地从动态视频流中捕捉人的面像，从周围背景中抽取出来，保存清晰的正面图像，存档备查，为监控录像建立起人脸索引等[3]。人脸识别提出迄今为止已形成了几十种较为成熟的

3、识别方法，如:主成成份分析、弹性图匹配、Fisher、人工神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型等，很多学者对这些方法进行了比较和总结[4]。由于人脸的自然特性，虽然人类能毫不费力的识别出人脸，但人脸的自动识别却是一个难度极大的课题[5]。经过科学家多年的研究和积累，人脸自动识别技术已取得了巨大的成就。但在实际应用中仍面临着许多严峻的问题，人脸识别也有着较多难点:(1)人脸的差异性并不是很明显，识别率可能较低；(2)对于双胞胎，人脸识别技术不能区分；（3)人脸特征的持久性差，如长胖、变瘦、长出胡须等[6]；（4）人脸图像受到各种成像条件的影响，如表情、姿态、尺度、光照和背景等。还有如

4、何提高识别率和识别速度、减少计算量、提高鲁棒性，如何采用嵌入式及硬件实现，如何实用化都是将来值得研究的这说明人脸识别技术要达到人类识别人脸一样，还有很长的路要走。二、课题研究的主要内容和预期目标基于在人脸识别中存在上面各种各样的问题，提出课题研究的主要内容：通过大量阅读人脸识别相关文献，跟踪国外内相关研究，了解人脸识别技术的研究现状，以及人脸识别技术的应用前景；掌握数字图像处理和模式识别基本方法；检测定位人脸并确定人脸的描述方式，提取人脸特征；建立已知人脸图像库，设计并实现人脸识别。课题研究的目标是了解人脸识别的国内外发展现状和应用前景，设计实现人脸识别系统的一般功能，并在此基础上

5、对模糊的人脸图像，如何对光照、表情以及拍摄角度等差异较大的人脸图像进行有效匹配和识别[7]。三、课题研究的方法及措施任何人脸识别系统的开发都需要建立一个包含人脸图像或图像系列的数据库。本文选用目前使用最广泛的标准数据库ORL人脸图像库，它是由英国剑桥01ivertti实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个对象10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸为92xl21，图像背景为黑色[8]。人脸识别过程主要有训练（学习）过程和识别过程。具体包含人脸图像与处理、人脸图像特征提取和分类器设计。如下图所示：识别

6、过程学习过程训练图像预处理特征提取待识别图像预处理特征提取分类器分类结果预处理即对原始采集的图像进行处理，使得图像达到标准化[9]。是为了减少人脸在图像中的大小、位置、旋转角度以及光照等条件的不同对特征提取的影响。主要方法有几何校正、人脸定位、直方图均衡化及修正、像素灰度值归一化等。人脸图像特征提取，在基于主成分分析法的人脸特征提取的基础上进行改进，克服主成分分析法的不足。分类器实质为数学模型。针对模型的不同，目前有多种分支，包括：Bayes网络分类器，决策树算法，聚类算法，支持向量机SVM算法等。使用MATLAB7.0环境进行了具体的仿真实验，通过实验结果的分析以及和其他人脸识别

7、方法的对比，来获得预期效果。四、课题研究进度计划2010年9月15日-2010年11月30日完成2000字的文献综述，完成一篇相关英文文献资料的翻译；形成设计方案，书写开题报告及PPT，准备开题答辩。2010年11月30日-2011年1月15日：设计并实现人脸识别系统和相关算法，并评估人脸识别性能，完成软件设计。2011年2月22日-2011年3月13日：学习毕业论文写作方法与写作要求。根据文献综述、系统方案与算法和软件设计、实现及测试结果，书写毕业论文初稿。2011