【正文】 成圖像受光照 、成像角度 、成像距離等影響 ，此外人臉識(shí)別技術(shù)研究與相關(guān)學(xué)科的發(fā)展及人腦的認(rèn)識(shí)程度緊密相關(guān)， 當(dāng)這些因素疊加到一起的時(shí)候，情況就變得更加復(fù)雜，也 使人臉識(shí)別研究成為一項(xiàng)極富挑戰(zhàn)性的課題。作為人的一種內(nèi)在屬性，并且具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性及個(gè)體差異性，生物特征成為了自動(dòng)身份驗(yàn)證的最理想依據(jù)。 然后將“人臉”投影到特征 臉空間中。 本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想： 整個(gè)視頻處理的過(guò)程是 圍繞 一個(gè)視頻采集框 和一個(gè)人臉跟蹤框設(shè)計(jì)的。 畢業(yè)設(shè)計(jì) 學(xué) 院 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院 設(shè)計(jì)題目 基于 DM642的人臉識(shí)別系統(tǒng) 學(xué)生姓名 *** 學(xué) 號(hào) ***** 專業(yè)班級(jí) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) **班 指導(dǎo)教師 ** 2021 年 6 月 12 日 I 基于 DM642的人臉識(shí)別系統(tǒng) 摘 要 隨著計(jì)算機(jī)處理速度的飛速提高和圖像處理算法的革命性改進(jìn)，作為生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要的研究方向 人臉識(shí)別技術(shù)在各種生物特征識(shí)別技術(shù)中脫穎而出，以其獨(dú)特的主動(dòng)性，非侵犯性和用戶友好等眾多優(yōu)勢(shì)受到世人矚目。只有當(dāng)人臉跟蹤框位于視頻采集框內(nèi)部的時(shí)候 ，才采集一幀圖像到內(nèi)存中。 識(shí)別階段，系統(tǒng)會(huì)將采集到的待識(shí)別的人臉，也投影到特征空間中，得到該“人臉”在特征臉空間中的坐標(biāo)值。當(dāng)前的生物特征識(shí)別技術(shù)主要包括有：指紋識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，步態(tài)識(shí)別，靜脈識(shí)別，人臉識(shí)別等。 人臉識(shí)別的目的和意義 傳統(tǒng)的人身辨別方法主要是通過(guò)人身標(biāo)識(shí)物品和人身標(biāo)識(shí)知識(shí)兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。而生物特征識(shí)別技術(shù)為人身辨別提供了一個(gè)很重要的保障。 2 經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域： 輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡。 國(guó)外的發(fā)展概況 見(jiàn)諸文獻(xiàn)的機(jī)器自動(dòng)人臉識(shí)別研究開始于 1966年 PRI的 Bledsoe的工作， 1990年日本研制的人像識(shí)別機(jī)，可在 1秒鐘內(nèi)中從 3500人中識(shí)別到你要找的人 。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究項(xiàng)目署，利用半自動(dòng)和全自動(dòng)算法。我國(guó)在這方面也取得了較好的成就， 國(guó)家 863 項(xiàng)目 “面像檢測(cè)與識(shí)別核心技術(shù) ”通過(guò)成果鑒定 3 并初步應(yīng)用， 就 標(biāo)志著我國(guó)在人臉識(shí)別這一當(dāng)今熱點(diǎn)科研領(lǐng)域掌握了一定的核心技術(shù)。 2021 年 1 月 18 日，由清華大學(xué)電子系人臉識(shí)別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國(guó)家 十五 攻關(guān)項(xiàng)目《人臉識(shí)別系統(tǒng)》通過(guò)了由公安部主 持的專 家鑒定。 第二章介紹應(yīng)用程序的功能需求分析，以及開發(fā)環(huán)境介紹。然后是感謝和參考文獻(xiàn)以及附錄。并把人臉區(qū)域傳送到指定的內(nèi)存空間存儲(chǔ)，等待識(shí)別。 (5)識(shí)別功能 將視頻框中的人臉 經(jīng)過(guò)一定的矩陣運(yùn)算后，得到差 值臉，并將差值臉投影到特征空間，并利用歐氏距離，進(jìn)行分類，識(shí)別 。它包含適用于每個(gè) TI 器件系列的編譯器、源碼編輯 器、項(xiàng)目構(gòu)建環(huán)境、調(diào)試器、描述器、仿真器以及多種其它功能。 Eclipse 軟件框架可用于多種不同的應(yīng)用，但是它最初被開發(fā)為開放框架以用于創(chuàng)建開發(fā)工具。 DSP 的攝像頭采集的是 PAL 格式的視頻，視頻的每一幀 大小是 576（行）*720（列）。 數(shù)字圖像 經(jīng)過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)換并可以用數(shù)字表示、處理的圖像。 色彩空間 常用的色彩空間有 RGB 和 YCbCr 色彩空間，下面逐一介紹這兩個(gè)色彩空間。各色彩分量之間相關(guān)性小，適于進(jìn)行處理操作。對(duì)于電視視頻，每秒鐘包含幾十幀靜止圖像，每一幀靜止圖像由幾百個(gè)行組成，每一行又由幾百個(gè)像素點(diǎn)組成。一個(gè)與人的視覺(jué)生理特點(diǎn)有關(guān)，當(dāng)圖像的刷新速度達(dá)到 5 幀 /秒的時(shí)候，人開始感覺(jué)圖像是活動(dòng)的，而達(dá)到 24 幀 /秒的時(shí)候，人感覺(jué)圖像是完全連續(xù)和流暢的（電影所使用的幀頻就是 24 Hz），所以視頻信 號(hào)幀頻應(yīng)大于等于 24 Hz。 說(shuō)到這里，又要說(shuō)說(shuō)“場(chǎng)頻”。 在視頻信號(hào)傳輸中采用的是 YUV 合成的方法。 8 從頻域的角度來(lái)看，色度信號(hào)（ UV 色差信號(hào)）是插在亮度信號(hào)的頻譜的間隙之中的，具體的位置是插在 的地方，帶寬 。對(duì)于彩色信號(hào)，還在行同步頭上疊加了一小段 的副載波信號(hào) ，用接收機(jī)中的 信號(hào)的頻率和相位基準(zhǔn)。通過(guò) RGB 三基色來(lái)合成某種彩色，或者某種彩色怎樣分解為三基色，這個(gè)是大家都熟悉的。 (2) 占用太多帶寬，用 RGB 三基色表示圖像，每個(gè)分量的帶寬是均等的，都約等于亮度信號(hào)的帶寬，所以對(duì)于每個(gè)分量，都要用較大的帶寬來(lái)描述。 (1) 與黑白圖像兼容。說(shuō)這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候要先說(shuō)說(shuō)大面積著色原理?；谶@個(gè)原理，在電視信號(hào)傳輸中， U 或 V 信號(hào)的帶寬遠(yuǎn)小于 V 信號(hào)的帶寬，這樣就節(jié)約了帶寬。 (3) 抗干擾能力強(qiáng)。視頻信號(hào)的幀頻只有 25Hz，必然導(dǎo)致圖像閃爍。 (3) 亮色串?dāng)_ 。視頻信號(hào)格式有這么多缺點(diǎn)，是因?yàn)槭墚?dāng)年制定這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的技術(shù)條件制約造成的，而近年來(lái)通過(guò)在電視中加入一些數(shù)字處理的手段，比如倍頻掃描（ 100 Hz 場(chǎng)頻）、使用數(shù)字梳狀濾波器等方法，電視的圖像質(zhì)量也得到一些提高。有幾個(gè)相關(guān)的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)對(duì)此作了一些約定。平均描述每個(gè)像素的 YUV 的位數(shù)分別為 8bit、 4bit、 4bit，又叫做 YUV422 編碼方案（當(dāng)然還有很多別的方案，如 YUV411 等）。 11 第四章 系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì) 本章介紹整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整體流程，以及各模塊的功能和使用的原理和算法。在訓(xùn)練階段，系統(tǒng)會(huì)采集大量的人臉圖像進(jìn)行運(yùn)算，得到特征臉空間。這里不詳述，第五章將會(huì)具體講解。 視頻采集循環(huán) 采集視頻幀并顯示 視頻采集框中是 否 含 有人臉 14 (2)識(shí)別階段的程序運(yùn)行過(guò)程圖解： 識(shí)別階段 否 是 圖 44 識(shí)別階段的流程 在識(shí)別階段，系統(tǒng)不斷的采集視頻，同時(shí)檢測(cè)攝像 頭是否拍攝到了人臉，如果，拍到了人臉，并且人臉框在視頻采集框的內(nèi)部，則采集一幀人臉圖像到內(nèi)存中，然后馬上對(duì)它進(jìn)行處理，并輸出識(shí)別結(jié)果。 （ 3） 采集圖像：將視頻采集框中的 人臉圖像，輸送到特定的存儲(chǔ)空間 。 識(shí)別階段的視頻圖像處理主要是將圖像投影到特征臉空間，并計(jì)算，它與每一個(gè)人臉的歐式距離，便于分析識(shí)別。 16 第五章 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì) 視頻顯示 視頻顯示實(shí)際上是兩個(gè)過(guò)程：采集過(guò)程和顯示過(guò)程。 人臉檢測(cè) 人體的皮膚顏色是人體的一個(gè)重要特征，膚色檢測(cè)被廣泛的應(yīng)用于人臉跟蹤、人臉檢測(cè)、手語(yǔ)識(shí)別、敏感圖像過(guò)濾等領(lǐng)域中，具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 在視頻顯示任務(wù)的循環(huán)中，程序首先將視頻數(shù)據(jù)從輸入緩沖區(qū)讀入自己開設(shè)的臨時(shí)圖像處理緩沖區(qū)，再在臨時(shí)圖像處理緩沖區(qū)上進(jìn)行處理，處理后的數(shù)據(jù)再輸出到輸出緩沖區(qū)。 當(dāng)人臉檢測(cè)框位于視頻采集框內(nèi)部時(shí)則可以采集一幀圖像到 內(nèi)存中。 *(Uint8 *)(tempYbuffer + 50*720+0x32a00+i)=0xff。j200。中值濾波器在 1971 年 由 首先提出并應(yīng)用在一維信號(hào)處理技術(shù) (時(shí)間序列分析 )中，后來(lái)被二維圖像信號(hào)處理技術(shù)所引用。 中值濾波一般采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，將窗口中各點(diǎn)灰度值 18 的中值來(lái)替代值定點(diǎn) (一般是窗口的中心點(diǎn) )的灰度值。 第二步 由公式 jjiiijaa atan ?? 22?求出 ? ，從而得平面旋轉(zhuǎn)矩陣 IJPP?1 。 訓(xùn)練階段 第一步：假設(shè)訓(xùn)練集有 200 個(gè)樣本，由灰度圖組成，每個(gè)樣本大小為 M*N 24 寫出訓(xùn)練樣本矩陣： ............................（ 51） 其中向量 xi為由第 i 個(gè)圖像的每一列向量堆疊成一列的 M*N 維列向量 ,即把矩陣向量化 ,如下 所示： 如：第 i 個(gè)圖像矩陣為 ............................................................... (52) 則 xi為 :［ 1,4,7,2,5,8,3,6,9］ T........................................................................... (53) . 第二步：計(jì)算平均臉 計(jì)算訓(xùn)練圖片的平均臉： ................................................... (54) 第三步：計(jì)算差值臉 計(jì)算每一張人臉與平均臉的差值 : ........................ (55) 第四步：構(gòu)建協(xié)方差矩陣 .....................................… .. (56) 其中： 第五步：求協(xié)方差矩陣 的特征值和特征向量，構(gòu)造特征臉空間 協(xié)方差矩陣的維數(shù)為 MN*MN，考慮其維數(shù)較大，計(jì)算量比較大，所以采用奇異值分解 (SingularValue Deposition ,SVD)定理，通過(guò)求解 的特征值和特征向量來(lái)獲得 的特征值和特征向量 。 PCA 方法由于其在降維和特征提取方面的有效性，在人臉識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 中值濾波的 效果圖 ： 圖 52 中值濾波 5. 5 雅克比方法 雅可比方法是用來(lái)計(jì)算實(shí)對(duì)稱矩陣 A 的全部特征值及其相應(yīng)特征向量的一種變換方法 .在介紹雅可比方法之前，先介紹方法中需要用到的線性代數(shù)知識(shí)與平面上的旋轉(zhuǎn)變換 （ 1） 如果 n 階方陣 A 滿足 ? ?AAIAA T ?? ? 1即 則稱 A 為正交陣 . （ 2） 設(shè) A 是 n 階實(shí)對(duì)稱矩陣，則 A 的特征值都是實(shí)數(shù)，并且有互相正交的 n個(gè)特征向量 . （ 3） 相似矩陣具有相同的特征值 . （ 4） 設(shè) A 是 n 階實(shí)對(duì)稱矩陣， P 為 n 階正交陣，則 APPB T? 也是對(duì)稱矩陣 . （ 5） n 階正交矩陣的乘積是正交矩陣 . （ 6） 設(shè) A 是 n 階實(shí)對(duì)稱矩陣，則必有正交矩陣 P ，使 19 ???????????????nT APP????21 (1) 其中 ? 的對(duì)角線元素的是 A 的 n 個(gè)特征值，正交陣 P 的第 i 列是 A 的對(duì)應(yīng)于特征值 i? 的特征向量 . 由 (6)可知 ,對(duì)于任意的 n 階實(shí)對(duì)稱矩陣 A ，只要能求得一個(gè)正交陣 P ，使 ??APPT (? 為對(duì)角陣 ),則可得到 A 的全部特征值及其相應(yīng)的特征向量 ,這就是雅可比方法的理論基礎(chǔ) . 旋轉(zhuǎn)變換 ???????22211211 aa aaA 為二階實(shí)對(duì)稱矩陣 ,即 2112 aa ? .因?yàn)閷?shí)對(duì)稱矩陣與二次型是一一對(duì)應(yīng)的 ,設(shè)A 對(duì)應(yīng)