【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ，人臉識(shí)別技術(shù)也可以幫助解決很多社會(huì)問(wèn)題，比如，目前的解救乞討兒童的公益活動(dòng)。其中，以中科院自動(dòng)化所免費(fèi)提供人臉識(shí)別相關(guān)的技術(shù)支持，并與多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)合作盡快的付諸于實(shí)踐。 本文所做的主要工作及論文內(nèi)容安排 本文所做的主要工作本文針對(duì)實(shí)時(shí)視頻的人臉檢測(cè)跟蹤與靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別展開(kāi)研究，介紹了一種開(kāi)放源代碼的計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)庫(kù) OpenCV，闡述了該軟件的特點(diǎn)及結(jié)構(gòu)，并對(duì)其在 VS2022 開(kāi)發(fā)環(huán)境下的配置作了詳細(xì)的說(shuō)明，然后提出了一個(gè)基于 OpenCV 的人臉檢測(cè)算法 [25]和基武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）4于隱馬爾可夫模型的人臉識(shí)別方法 [24]。對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)做了詳細(xì)綜述，著重討論了人臉識(shí)別過(guò)程中的幾個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題，如圖像預(yù)處理、識(shí)別和檢測(cè)算法等。在分析和借鑒了國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別領(lǐng)域研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用的目的，對(duì)人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究，主要工作包含以下幾個(gè)方面：（1）介紹了基于人臉識(shí)別的研究背景和意義，總結(jié)了現(xiàn)有的人臉識(shí)別的方法，分析比較了它們的特點(diǎn)以及存在的問(wèn)題。（2）對(duì)人臉檢測(cè)和識(shí)別過(guò)程中的靜態(tài)圖像預(yù)處理技術(shù)和特征提取技術(shù)展開(kāi)討論，重點(diǎn)分析了圖像的灰度變換、直方圖均衡化、邊緣檢測(cè)等問(wèn)題。（3）對(duì)國(guó)內(nèi)外人臉檢測(cè)的 Adaboost 算法和人臉識(shí)別的隱馬爾可夫算法的研究進(jìn)行了跟蹤，提出了一種基于 Adaboost 的人臉檢測(cè)算法，和一種基于嵌入式隱馬爾可夫模型的人臉識(shí)別算法，并對(duì)算法進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)測(cè)試進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文章中提出的算法具有較好的人臉檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確率。（4） 從應(yīng)用的角度出發(fā)，結(jié)合前面兩章的研究成果，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)和一個(gè)靜態(tài)人臉圖像識(shí)別的人臉識(shí)別系統(tǒng)。基本思想是：利用文章中提出的的Adaboost 算法先檢測(cè)出候選的人臉區(qū)域，再根據(jù)特定的算法提取出面部的人臉特征，確定并標(biāo)示出人臉的位置；另外利用嵌入式隱馬爾可夫模型算法開(kāi)發(fā)了一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行人臉識(shí)別。文章進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析。 論文內(nèi)容安排針對(duì)研究?jī)?nèi)容，本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一章為緒論，介紹了人臉識(shí)別技術(shù)研究的背景及意義和國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。第二章為人臉識(shí)別技術(shù)的綜述，分析了人臉識(shí)別的基本原理和方法，重點(diǎn)討論了人臉識(shí)別中的關(guān)鍵算法，指出了現(xiàn)在人臉識(shí)別技術(shù)的研究難點(diǎn)。第三章為人臉識(shí)別系統(tǒng)的需求分析，分析了算法需求和功能需求，為系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)做好準(zhǔn)備。第四章為人臉識(shí)別系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案和各個(gè)功能模塊的設(shè)計(jì)，詳細(xì)闡述了整個(gè)系統(tǒng)和各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。第五章為人臉識(shí)別系統(tǒng)的系統(tǒng)測(cè)試，闡述了系統(tǒng)的功能測(cè)試和測(cè)試結(jié)果。第六章為總結(jié)與展望，闡 述 了 自 己 論文的主要成果和仍需要做的改進(jìn)。武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）5第 2 章 人臉識(shí)別技術(shù)的綜述人體生物特征識(shí)別技術(shù)是依靠人體的生物特征來(lái)進(jìn)行人的身份驗(yàn)證的一種高科技識(shí)別技術(shù)。而人臉識(shí)別技術(shù)具有比其他生物特征識(shí)別技術(shù)更直觀、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確、可靠及可擴(kuò)展性良好等眾多優(yōu)勢(shì)，因而應(yīng)用廣泛。 人臉識(shí)別技術(shù)的基本原理人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖象或者視頻流，首先判斷其是否存在人臉， 如果存在人臉，則進(jìn)一步給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。 人臉識(shí)別技術(shù)包含的內(nèi)容 人臉檢測(cè)人臉檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景 [10]中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。下面是幾個(gè)主要的人臉檢測(cè)方法：（1）基于知識(shí)的方法：這種方法是基于規(guī)則的人臉檢測(cè)方法，規(guī)則來(lái)源于研究者關(guān)于人臉的先驗(yàn)知識(shí)，將典型的人臉形成規(guī)則庫(kù)對(duì)人臉進(jìn)行編碼，通過(guò)面部特征之間的關(guān)系進(jìn)行人臉定位。一般比較容易提出簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)描述人臉特征和它們的相互關(guān)系，如在一幅圖像中出現(xiàn)的人臉,通常具有互相對(duì)稱(chēng)的兩只眼睛、一個(gè)鼻子和一張嘴。特征之間的相互關(guān)系可以通過(guò)它們的相對(duì)距離和位置來(lái)描述，在輸入圖像中首先提取面部特征，確定基于編碼規(guī)則的人臉候選區(qū)域?；谥R(shí)的方法存在的問(wèn)題是很難將人類(lèi)知識(shí)轉(zhuǎn)換為明確定義的規(guī)則。如果規(guī)則太詳細(xì)( 嚴(yán)格 )，由于不能通過(guò)所有的規(guī)則可能使得檢測(cè)失敗；如果規(guī)則太概括(通用)，可能會(huì)有較高的錯(cuò)誤接收率。此外，很難將這種方法擴(kuò)展到在不同的位姿下檢測(cè)人臉，因?yàn)榱信e所有的情況是一項(xiàng)很困難的工作。武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）6（2）基于特征不變性的方法：在姿態(tài)、視角或光照條件改變的情況下找到存在的結(jié)構(gòu)特征，然后使用這些特征確定人臉。這類(lèi)方法主要有采用人臉特征檢測(cè)、基于皮膚顏色紋理特征檢測(cè)以及基于多個(gè)特征綜合檢測(cè)。不僅可以從已有的面部特征而且可以從它們的幾何關(guān)系進(jìn)行人臉檢測(cè)。與基于知識(shí)的方法相反，它是尋找人臉的不變特征用于人臉檢測(cè)。人們已經(jīng)提出了許多先檢測(cè)人臉面部特征，后推斷人臉是否存在的方法。一般利用邊緣檢測(cè)器提取面部特征(如眉毛、眼睛、鼻子、嘴和發(fā)際等)，根據(jù)提取的特征，建立統(tǒng)計(jì)模型描述特征之間的關(guān)系并確定存在的人臉。這類(lèi)方法的缺點(diǎn)在于這些特征會(huì)由于照明、噪聲以及遮擋情況被破壞，人臉的特征邊界會(huì)被弱化，在這種情況下很多方法都會(huì)失效；同時(shí)由人臉陰影所形成的邊緣可能對(duì)幾何特征的邊緣帶來(lái)不良影響。（3）基于模版匹配的方法：這類(lèi)方法首先人工定義或者參數(shù)化的建立一個(gè)函數(shù)來(lái)描述標(biāo)準(zhǔn)人臉模式（通常是正面人臉） ，然后根據(jù)輸入的人臉和定義的標(biāo)準(zhǔn)人臉的相關(guān)性來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。但是實(shí)際上，我們的人臉模式變化太大，人臉模板的構(gòu)建是相當(dāng)難的，如果是固定的模板，很難做出準(zhǔn)確的判斷。也有人提出了帶參變量的曲線函數(shù)，即變形模板。變形模板可以根據(jù)人臉模式的變化自適應(yīng)地調(diào)節(jié)匹配模板，提高了模板的適應(yīng)性和檢測(cè)精度。最近提出了多分辨率模版、多比例模版、子模版等方法來(lái)適應(yīng)比例及形狀的變化?；谀０宓姆椒ㄝ^為直觀，但是固定模板對(duì)位姿、表情和尺度變化敏感；可變形模板雖然對(duì)非剛性模式具有較好的適應(yīng)性，但是可變形模板的選擇和參數(shù)的確定困難，受人臉各種因素的影響比較大，尤其是在圖像背景比較復(fù)雜的情況下，模板匹配魯棒性差，如果待測(cè)圖像中有多個(gè)人臉的話，要實(shí)現(xiàn)圖像中多個(gè)人臉的檢測(cè)特別困難。（4）基于外觀的方法：這類(lèi)方法主要依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，對(duì)應(yīng)于模版匹配的預(yù)先定義模版的方法，通過(guò)從樣本圖像學(xué)習(xí)中獲得“模版”進(jìn)行人臉檢測(cè)。通過(guò)將人臉圖像視為一個(gè)高維向量，從而將人臉檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中分布信號(hào)的檢測(cè)問(wèn)題。通常，基于外觀的方法依靠統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)找到相應(yīng)的人臉和非人臉圖像的特征。學(xué)習(xí)的特征由分布模型或判別函數(shù)形成，同時(shí)，由于計(jì)算效率和檢測(cè)有效性的原因通常需要降維。該類(lèi)方法主要有，特征臉（Eigenfaces）方法：將 KL 變換 [21]引入了人臉檢測(cè)，在人臉識(shí)別中采用的是主元子空間（特征臉） ，而人臉檢測(cè)利用是次元子空間（特征臉空間的補(bǔ)空間） ，用待檢測(cè)區(qū)域在次元子空間上的投影能量，也即待檢測(cè)區(qū)域到特征臉子空間的距離作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，距離越小，表明越象人臉。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：人臉檢測(cè)可以看作是只有人臉樣本和非人臉樣本兩個(gè)分類(lèi)的模式識(shí)別問(wèn)題，通過(guò)對(duì)人臉樣本集和非人臉樣本武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）7集進(jìn)行學(xué)習(xí)可以產(chǎn)生分類(lèi)器。由于人臉模式的多樣性和圖像獲取過(guò)程的不確定性，人臉在圖像空間中分布非常復(fù)雜，建立人臉在高維圖像空間的精確分布模型是一件非常困難是工作。建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)可靠的估計(jì)不僅需要大量的正例樣本，而且還需要充分多的有效反例樣本。 人臉識(shí)別人臉識(shí)別的主要任務(wù)不僅包括從照片和圖像序列中識(shí)別某個(gè)人臉圖像，而且還涉及到對(duì)面孔圖像的分析或合成。主要有以下幾種方法：（1）基于面部特征 [20]的方法：將人臉用一個(gè)幾何特征矢量表示，進(jìn)而用模式識(shí)別中的層次聚類(lèi)思想設(shè)計(jì)分類(lèi)器對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先檢測(cè)出面部的明顯特征點(diǎn)(通常為眼睛、鼻子、嘴等部位)：然后測(cè)量出這些面部特征點(diǎn)之間的距離，并把這些距離作為幾何特征矢量(眼睛、鼻子、嘴的位置和寬度，眉毛的厚度和彎曲程度等都可以作為我們描述一張人臉的幾何特征矢量)；最后將待測(cè)圖像和訓(xùn)練好的人臉庫(kù)的幾何特征矢量進(jìn)行比較，就可以判斷是否為人臉，如果是人臉，可以找出與已知人臉庫(kù)的最佳匹配人臉。這種方法存在的問(wèn)題有：檢測(cè)率不高，會(huì)受到很多外界條件的影響，尤其對(duì)強(qiáng)烈的表情變化不敏感,穩(wěn)定性較差，如果背景區(qū)域中存在類(lèi)人臉區(qū)域，則必然導(dǎo)致誤檢。（2）基于統(tǒng)計(jì)特征臉（PCA） [19]的方法：該方法是基于 KL 變換的人臉識(shí)別方法，KL 變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過(guò) KL 變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量，這就是特征臉?lè)椒ǖ幕舅枷搿＿@些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)特性的。 （3）基于模板匹配的方法：靜態(tài)模板匹配直接對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比較，其中一幅作為模板，而另一幅是被識(shí)別圖像。通過(guò)計(jì)算得出兩幅圖像的特征值，從而比較兩幅圖像的相似程度。在模板匹配方法當(dāng)中，即可以把整張臉當(dāng)作一個(gè)模板，也可以把人臉?lè)殖蓭讉€(gè)相互獨(dú)立的小模板，每個(gè)小模板可包含眼部、嘴部、眼眉、鼻子、額頭、臉頰等部位。彈性模板匹配是根據(jù)待檢測(cè)人臉特征的先驗(yàn)的形狀信息(通常利用小波特征)定義一個(gè)參數(shù)描述的形狀模型，該模型的參數(shù)反映了對(duì)應(yīng)特征形狀的可變部分，如位置、大小、角度等，它們最終通過(guò)模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動(dòng)態(tài)交互適應(yīng)來(lái)得以修正。由于模板變形利用了特征區(qū)域的全局信息，因此可以較好地檢測(cè)出相應(yīng)的特征武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）8形狀。（4）基于隱馬爾科夫模型的方法：隱馬爾科夫模型(HMM)是用于描述信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的統(tǒng)計(jì)模型?；谌四槒纳系较?、從左到右的結(jié)構(gòu)特征，Samaria 等首先采用 1DHMM和 2D Pseudo HMM 用于人臉識(shí)別。基于 IDHMM，Kohir 等采用低頻 DCT 系數(shù)作為觀察矢量獲得了較好的識(shí)別效果。Eickeler 等采用 2D Pseudo HMM 識(shí)別 DCT 壓縮的 JPEG圖像中的人臉圖像。（5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法同人類(lèi)神經(jīng)功能一樣具有記憶功能，對(duì)于一個(gè)模式的訓(xùn)練樣本比較豐富時(shí)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測(cè)方法可以應(yīng)用到處理比較復(fù)雜的檢測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在人臉識(shí)別上比其他類(lèi)型的方法有其獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)，它避免了復(fù)雜的特征提取工作，可以通過(guò)學(xué)習(xí)的過(guò)程獲得其他方法難以實(shí)現(xiàn)的關(guān)于人臉識(shí)別的規(guī)律和規(guī)則的隱性表達(dá)。（6）基于支持向量機(jī)的方法：支持向量機(jī)（SVM）主要解決的是一個(gè) 2 分類(lèi)問(wèn)題，它的思想是試圖把一個(gè)低維的線性不可分的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)高維的線性可分的問(wèn)題。在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。通常的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 SVM 有較好的識(shí)別率，但是它需要大量的訓(xùn)練樣本（每類(lèi) 300 個(gè)） ，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實(shí)的。而且支持向量機(jī)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，函數(shù)的取法沒(méi)有統(tǒng)一的理論。 人臉圖像的預(yù)處理通常情況下，我們?cè)诓杉瘓D像時(shí)，由于成像設(shè)備、光照條件、被檢測(cè)的人臉狀態(tài)等諸多因素的影響，另外還有噪聲的存在，使得我們得到的初始圖像效果是很差的，對(duì)特征的提取是不利的。因此，對(duì)初始圖像進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理是很必要的。人臉圖像預(yù)處理的主要目的是消除與人臉圖像無(wú)關(guān)的信息，濾除干擾、噪聲、恢復(fù)真實(shí)有用的信息，最大程度地增強(qiáng)有關(guān)信息和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，從而給后續(xù)的特征抽取、圖像分割、匹配和識(shí)別創(chuàng)造條件，給系統(tǒng)的穩(wěn)定作保障。本文所研究的圖像預(yù)處理主要包括圖像增強(qiáng)與平滑、圖像分割兩個(gè)方面，具體包括：灰度化、圖像二值化、邊緣檢測(cè)、尺度歸一化和直方圖均衡化等。（1）圖像灰度變換為了使實(shí)驗(yàn)擁有比較好的效果，尤其是更加滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的要求，文章對(duì)采集到的圖像，首先要進(jìn)行灰度變化，然后才能方便于后續(xù)的處理，適用于 Adaboost 人臉檢測(cè)算法。武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）9灰度變換 [18]是圖像增強(qiáng)的一種重要手段，屬于空域處理法。它可以使圖像動(dòng)態(tài)范圍加大，使圖像的對(duì)比度擴(kuò)展，圖像更加清晰，特征更加明顯。這些特征都更加有利于人臉特征的提取與識(shí)別?；叶茸儞Q的實(shí)質(zhì)就是按一定的規(guī)則修改圖像的每一個(gè)像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍，灰度變換按照其變換的方法可以分為：線性、分段線性、非線性以及其他的灰度變換。通常實(shí)驗(yàn)中采集到的人臉圖像是彩色圖像。彩色圖像中的像素點(diǎn)是由 R(紅色)、 G(綠色)、B(藍(lán)色)三種顏色混合而成的，不同含量的 RGB 混合組成不同的顏色。而灰度圖像是只含有亮度信息，不含有色彩信息，而且是亮度是連續(xù)變化的，灰度圖像的表示是把圖像的亮度值進(jìn)行量化來(lái)表示的?；叶葓D像通常劃分為 0~255 共 256 個(gè)級(jí)別，0 表示全黑(最暗)，255 表示全白(最亮)。在人臉識(shí)別中，利用彩色圖像，往往會(huì)受到復(fù)雜背景(尤其是膚色) [16]的影響，存在很多缺陷；而灰度圖像則比較容易處理，不存在復(fù)雜背景的問(wèn)題，而且很多經(jīng)典的人臉檢測(cè)和識(shí)別的算法都是采用灰度圖像來(lái)進(jìn)行的，像本文會(huì)采用的 Adaboost 人臉檢測(cè)算法。所以，本文首先對(duì)采集的人臉彩色圖像進(jìn)行灰度化。彩色圖像中像素點(diǎn) RGB 分量是不相等的，而灰度像素點(diǎn)的 RGB 分量是相等的。也就是說(shuō)(0,0,0) 是全黑色，