【正文】 經(jīng)常被使用的原因。 (2)HIS格式（色度、飽和度、 亮度模型） 這種格式反應(yīng)了人類觀察色彩的方式，同時也有利于圖像處理。當(dāng)然各種色彩空間只不過是色彩在計算機(jī)內(nèi)不同的表達(dá)形式而已，每一種色彩空間也都有其各自的產(chǎn)生背景、應(yīng)用領(lǐng)域等。因此本設(shè)計中 所要完成的主要功能如下所述： （ 1） 圖像獲取功能 該模塊主要是從圖片庫中獲取圖片，獲取后的圖片可以在軟件的界面中顯示出來，以便進(jìn)行識別。1AB H f DHD f f D???????長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 11 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 特征定位與提取模塊 人臉定位是將典型的臉部特征（如眼睛，鼻尖，嘴唇等等）標(biāo)記出來，在本系統(tǒng)中，定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三個。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分布。 以便于 分析理解和識別并減少計算量 。圖像的二值化， 就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為 0或 255，大于 T的像素群 設(shè)為 255， 小于 T的像素群 設(shè)為 0， 可以用一個比特表示一個像素，“ 1”表示黑色，“ 0”表示白色，當(dāng)然也可以倒過來表示，這種圖像稱之為二值圖像。 YCrCB色彩空間是以演播室質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為目標(biāo)的 CC601編碼方案中采用的彩色表示模型。 圖像預(yù)處理就是對獲取得來的圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，使它具有的特征能夠在圖像中明顯的表現(xiàn)出來。 (6)節(jié)省資源原則 應(yīng)用程序充分利用現(xiàn)有的資源，盡量減少不必要的再投資。 (3)實用性原則 任何系統(tǒng)的設(shè)計都要考慮其實用性，系統(tǒng)開發(fā)的目的是為了實現(xiàn)業(yè)務(wù)處理自動化、規(guī)范化，提高工作效率，減輕工作人員的勞動強度，減少開支。這樣的流程決定了程序所應(yīng)具有的功能，程序功能流程，如圖 31 所示： 長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 8 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 圖 31 系統(tǒng)流程圖 面部檢測與定位系統(tǒng) 退出程序 打開圖像 人臉區(qū)域檢測 基于相似度的方法 基于皮膚區(qū)域、頭發(fā)區(qū)域的方法 特征標(biāo)注 標(biāo)記眼睛 標(biāo)記嘴巴 標(biāo)記鼻子 邊緣提取 相似度計算 二值化 水平直方圖 垂直直方圖 標(biāo)出人臉和頭發(fā)區(qū)域 頭發(fā)直方圖 臉的直方圖 標(biāo)記人臉區(qū)域 長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 9 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 系統(tǒng)總體設(shè)計原則 (1)開放性、可擴(kuò)充性、可靠性原則 開放系統(tǒng)是生產(chǎn)各種計算機(jī)產(chǎn)品普遍遵循的原則，遵循這種標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品都符合一些公共的、可以相互操作的標(biāo)準(zhǔn)，能夠融洽的在一起工作。 系統(tǒng)流程分析 用戶使用這款軟件時，要按照一定的流程來進(jìn)行操作。 本系統(tǒng)采用一種濾波方法萊消除噪聲。 長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 7 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 3 系統(tǒng)總體設(shè)計 系統(tǒng)規(guī)劃 本系統(tǒng)主要研究的對象是圖像，系統(tǒng)應(yīng)該對圖像進(jìn)行光線補償、 二值化 、直方圖、標(biāo)記特征區(qū)域等，每個小模塊的實現(xiàn)都有許多相應(yīng)的算法。 安裝運行環(huán)境 CPU 要求： 500M 及以上 內(nèi)存： 64M 以上 操作系統(tǒng)： Windows 系列 操作系統(tǒng) 支持軟件： Microsoft Visual Studio 開發(fā)工具選擇 本次設(shè)計所用的開發(fā)工具是 Microsoft Visual C++ 。 系統(tǒng)軟件配置方案：配置有持續(xù)工作能力、高穩(wěn)定性、高度可集成的開放是標(biāo)準(zhǔn)的操作 系統(tǒng)。 開發(fā)運行環(huán)境 開發(fā)環(huán)境 （ 1）硬件環(huán)境 硬件配置原則：具有可靠性，可用性和安全性，具有完善的技術(shù)支持。 去噪聲處理 ：在圖像的采集過程中 ,由于各種因素的影響 ,圖像中往往會出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲 ,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲時發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等 ,這些都會影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進(jìn)行消除噪聲 處理 。 技術(shù)分析 圖像的處理方法很多，我們可以根據(jù)需要，有選擇地使用各種方法。 可行性分析 面部識別系統(tǒng)現(xiàn)在在大多數(shù)領(lǐng)域中起到舉足輕重的作用，尤其是用在機(jī)關(guān)單位 的安全和考勤、網(wǎng)絡(luò)安全、銀行、海關(guān)邊檢、物業(yè)管理、軍隊安全、智能身份證、智能門禁、司機(jī)駕照驗證、計算機(jī)登錄系統(tǒng)。 本論文目的 本論文主要對該人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分，并介紹各模塊的功能，重點介紹圖像預(yù)處理模塊，對其內(nèi)的子模塊的功能 和算法進(jìn)行詳細(xì)講述，主要介紹光線補償、 二值化 、 直方圖， 通過以上處理能夠成功標(biāo)記出人臉區(qū)域， 圖像預(yù)處理模塊在整個系統(tǒng)中起著極其關(guān)鍵的作用，圖像處理的好壞直接影響著后面的定位和識別工作 ， 最 后介紹人臉特征標(biāo)記與定位的方法 。這種思想和其他思想的不同之處在于，他并不首先人工的對人臉進(jìn)行分析或是抽取模板，也不對輸入圖像 進(jìn)行復(fù)雜的處理，而是利用大量的人臉整體外觀用結(jié)構(gòu)化的方法來訓(xùn)練出 人臉檢測的分類器。當(dāng)然各種人臉特征的綜合運用對于提高檢測算法的性能會有很大幫助。例如：“正面人臉都包括兩只位置相互 對稱的眼睛”、“灰度圖像中眼睛要比臉上其他地方暗”等。如今，雖然在這方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是面部的檢測與定位在實際應(yīng)用中仍面臨著很嚴(yán)峻的問題，因為人臉五官的分布是非常相似的，而且人臉本身又是一個柔性物體，表情、姿態(tài)或發(fā)型、化妝的千變?nèi)f化都給正確識別帶來了相當(dāng)大的麻煩。 面部識別的研究意義 隨著經(jīng)濟(jì)社會的日趨發(fā)展，快速有效的自動身份識別的要求日益迫切，這使得面部識別技術(shù)的發(fā)展變得越來越重要。這對于人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不同時期拍攝的，使用的照相機(jī)不一樣。在機(jī)場開展的測試中，系統(tǒng)發(fā)出的錯誤警報太多，國外的一些高校（卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（ Carnegie Mellon University）為首，麻省理工大學(xué)（ Massachusetts Institute of Technology ）等，英國的雷丁大學(xué)（ University of Reading））和公司（ Visionics 公司 Facelt 人臉識別系統(tǒng)、Viiage 的 FaceFINDER 身 份驗證系統(tǒng)、 Lau Tech 公司 Hunter 系統(tǒng)、德國的 BioID 系統(tǒng)等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考試驗證系統(tǒng)的實現(xiàn)長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 2 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 方面深入研究并不多 [7]。 美國陸軍實驗室也是利用 vc++開發(fā)，通過軟件實現(xiàn)的，并且 FAR 為 49%。在國內(nèi)，對于面部識別技術(shù)的研究始于上世紀(jì) 90年代，目前主要應(yīng)用在公安、金融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等區(qū)域。而面部識別是所有的生物識別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，面部識別技術(shù)是一項近年來興起的，但不大為人所知的新技術(shù)。目前，微電子和視覺系統(tǒng)方面取得的新進(jìn)展，使該領(lǐng)域中高性能自動識別技術(shù)的實現(xiàn)代價降低到了可以接受的程度。在國外 ，面部識別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。 1993年，美國國防部高級研究項目署 (Advanced Research Projects Agency)和美國陸軍研究實驗室(Army Research Laboratory)成立了 Feret(Face Recognition Technology) 項目組，建立了 feret 人臉數(shù)據(jù)庫，用于評價人臉識別算法的性能。這種算法需要人工或自動指出圖像中人的兩眼的中心坐標(biāo)，然后進(jìn)行識別。北京科瑞奇技術(shù)開發(fā)股份有限公司在 2021 年開發(fā)了一種人臉鑒別系統(tǒng)，對人臉圖像進(jìn)行處理，消除了照相機(jī)的影響，再對圖像進(jìn)行特征提取和識別。鑒定委員會認(rèn)為，該項技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進(jìn)水平 [6]。面部識別技術(shù)是一個非常活躍的研究領(lǐng)域，它覆蓋了數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)等諸多學(xué)科的內(nèi)容。 （ 1） 基于知識的自頂向下的方法 長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 3 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 這種方法是基于我們在認(rèn)識人臉的過程中所總結(jié)出來的一些先驗知識，把它們歸結(jié)成為一 些復(fù)雜程度由簡而繁的規(guī)則。舉例來說，我們可以用數(shù) 字圖像處理中常用的提取邊界的方法在輸入圖像中尋找邊界，然后試探哪些邊界能像正面人臉的左邊線、右邊線和發(fā)髻線那樣構(gòu)成人臉的輪廓；還可以利用從圖像中提取出來的色彩和紋理信息與人臉的色彩和紋理模型進(jìn)行比較，得出可能的人臉區(qū)域。 （ 4） 基于人臉外觀的方法 這種思 想是指通過搜集大量的人臉和非人臉樣本作為訓(xùn)練集，用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī) (SVM)等方法訓(xùn)練出一個分類器來檢測人臉。但各種檢測算法都存在著效率與性能上的 矛盾，即在正確率、魯棒性能等方面更好的算法往往會花費更多的時間及系統(tǒng)消耗 [3]。然而，面部識別技術(shù)由于其具有復(fù)雜、難度大且起步晚的特點，當(dāng)前發(fā)展還不是很成熟，這極大地限制了它的應(yīng)用。日后的應(yīng)用前景十分廣闊。 圖像的亮度變化 ： 由于圖像的亮度在不同環(huán)境的當(dāng)中，必然受到不同光線的影響，圖像就變得太暗或太亮，我們就要對它的亮度進(jìn)行調(diào)整，主要采取的措施是對圖像進(jìn)行光線補償。對于人臉建模來說，不僅要長 春 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文）紙 共 37 頁 第 6 頁