毕业论文---人脸图像识别技术的研究.doc

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1、刖言随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。Fl前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域屮高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的牛物识别方法屮应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影屮看到这种技术的神奇应用：警察将偷扌n到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑屮，与警方数据库屮的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被

2、大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，H前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。人脸识别系统现在在大多数领域屮起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项n“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞

3、奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同吋期扌巾摄的,使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机屮库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%,前20张输出照片屮包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70%。2005年1月18H,由清华

4、大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家〃十五〃攻关项H《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。虽然人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容，而且H前在这方面的研究也取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用屮仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识

5、别带来了相半大的麻烦。如何能正确识别大量的人并满足实吋性要求是迫切需要解决的问题。基于此，本文通过调研、分析现有的人脸识别方法，主要H的是给出人脸识别的一般模型，并通过该模型确定正面人脸识别的方案以及其对应的算法。通过查阅书籍，丄网搜索资料再加上老师的指导及帮助我最后确定的正面人脸图像的识别方案如下：在本方案中要实现人脸图像的正而识别需通过下列几个步骤进行A：首先必须要有图片，图片的来源可以通过摄像机照相也可以从图像库屮提取，这就是所谓的图像获取模块，也是方案屮的第一步；B：由于该题的研究FI的

6、是人脸，所以当获取了图片后还要获取图片小的人脸，因此紧接的下一步便是人脸区域的获取，主要是根据肤色来进行获取，通过肤色非线形分段色彩变换来实现。这一非线性分段色彩变换得到的肤色模型属于色彩空间屮的聚类模型，这一类肤色模型的建立首先要选取一种合适的色彩空间。C：通常通过上述两个步骤得到的图像由于噪声、光线不平衡等原因往往不能满足研究或识别的耍求，所以在精确识别图像Z前要对的得到的图像进行预处理即图像预处理，这一步是整个方案的关键，预处理的好坏直接影响到后面整个方案的实现，由于它的重要性，所以在这步

7、屮我决定通过几个小步骤来实现：■光线补偿因为通过图像提取得到的图片可能会存在光线不平衡的情况，这会影响我们对特征的提取，所以有必要对图像进行光线补偿。尽可能将它的特征在图像屮表现出来。■灰度变化图像灰度化的过程就是把彩色图像转换为黑白色图像的过程，它也是为了将图像的信息更加具体、简单的表现出来，但是，这样做也将会丢失图像信息。因此，尽可能在转化的过程屮用简单的方式表现图像复杂的信息。■高斯平滑处理高斯平滑将对图像进行平滑处理，在图像采集过程小，由于各种因素的影响，图像往往会出现一些不规则的噪声，

8、入图像在传输、存储等都有可能产生数据的丢失。从而影响图像的质量。处理噪声的过程称为平滑。平滑可以降低图像的视觉噪声，同时出去图像屮的高频部分后，那些本来不明显的低频成分更容易识别。平滑可以通过卷积来实现。经过卷积平滑后的水平投影后，二值化提供了较好的图像效果。■对比度增强对比度增强，就是对图像的进一步处理，将对比度再一次拉开。它针对原始图像的每一个像素直接对其灰度进行处理的，其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。通过改变选用的增强函数的解析表