1、毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 1 摘要 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安 (罪犯识别等 )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。 本文 提出了基于 24位彩色图像对人脸进行识别的方法， 介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先 对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是 人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二
2、值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 【 关键字 】 ：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强 【 key word】 : Face recognition； light compensating； gauss smooth； contrast enhancing 第一节 课题背景 一 课题的来源 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 。目 前 ， 微 电子和 视觉系统 方 面 取得的新进 展 ，
3、使该 领域 中 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 生物 识别方法中应用 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中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，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，目前主要应用在公安、金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 二 人脸识别技术的研究意义 1
4、、富有挑战性的课题 毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 2 2、面部关键特征定位及人脸 2D 形状检测技术 3、面部感知系统的重要内容 基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类（年龄、种族、性别等的判别）、表情识别、唇读等分系统，如图 1-1 所式，可以看出，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节，是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识 别不能说是其他面部感知模块的必备功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合特定人的先验知识，可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身
5、份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化工作环境，信息的共享和隐私保护等等。 图 1-1 面部感知系统结构图 第二章 系统的需求分析与方案选择 人脸识别系统现在应用于许多领域中，但是 人脸识别技术 也 是一项近年来兴起的，且 不大为人所知的新技术。 在我国 以及其他国家都有大量的学者正在研究之中，不断的更新人脸识别技术，以便系统的识别准确率达到新的高度。 第一节 可行 性分析 在开发该人脸识别软件之前，我们查询了前人所写过的诸多论文以及源程序，在开视频输入 人脸检测和跟踪 面部特征定位 人脸识别 表情分析 性别判断 种族判断 年龄判别 唇 读 身份信息 情感状态 性别
6、信息 种族信息 年龄信息 唇形类别 毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 3 发之时，结合了资料中的算法并揉进了自己的一些思想，使程序可以对人脸图片进行简易识别。 一 技术可行性 图像的处理方法很多，我们可以根据需要，有选择地使用各种方法。 在确定脸部区域上，通常使用的方法有肤色提取。肤色提取，则对脸部区域的获取则比较准确，成功率达到 95%以上，并且速度快，减少很多工作。 图像的 亮度变化，由于图像的亮度在不同环境的当中，必然受到不同光线的影响，图像就变得太暗或太亮，我们就要对它的亮度进行调整，主要采取的措施是对图像进行光线补偿。 高斯平滑： 在图像的采集过程中 ,由于各种因素的影响 ,图像中
7、往往会出现一些不规则的随机噪声 ,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等 ,这些都会影响图像的质量，因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。 灰度变换：进行灰度处理，我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度变换前，我们也要对图像的信息进行统计，找出一个比较合理的灰度值，才能进行灰度变换。 灰 度均衡：灰度变换后，就要进行灰度均衡，可以根据灰度分布来进行灰度均衡。 对比度增强：将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开他们的对比度，使它们更加明显，主要通过像素的聚集来实现。 二 操作可行性 该人脸识别软件需要如下的运行环境： CPU： 500M 及以上；内存： 64 M 及以上。安装有 Windows 98、 Windows Me、 Windows 2000、 Windows NT 等操作系统中的其中一种。另还装有摄像头可进行随机拍照和识别。 因此，从操作可行性来看，只要系统用户的硬件软件设备满足以上条 件，即可用该人脸识别软件进行人脸的识别。 第二节 需求分析
