【文章內容簡介】 ，人臉識別技術也可以幫助解決很多社會問題，比如，目前的解救乞討兒童的公益活動。其中，以中科院自動化所免費提供人臉識別相關的技術支持，并與多個網(wǎng)絡平臺合作盡快的付諸于實踐。 本文所做的主要工作及論文內容安排 本文所做的主要工作本文針對實時視頻的人臉檢測跟蹤與靜態(tài)圖像的人臉識別展開研究，介紹了一種開放源代碼的計算機視覺類庫 OpenCV，闡述了該軟件的特點及結構，并對其在 VS2022 開發(fā)環(huán)境下的配置作了詳細的說明，然后提出了一個基于 OpenCV 的人臉檢測算法 [25]和基武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）4于隱馬爾可夫模型的人臉識別方法 [24]。對人臉識別技術做了詳細綜述，著重討論了人臉識別過程中的幾個關鍵性問題，如圖像預處理、識別和檢測算法等。在分析和借鑒了國內外人臉識別領域研究成果的基礎上，結合實際應用的目的，對人臉識別關鍵技術進行了深入研究，主要工作包含以下幾個方面：（1）介紹了基于人臉識別的研究背景和意義，總結了現(xiàn)有的人臉識別的方法，分析比較了它們的特點以及存在的問題。（2）對人臉檢測和識別過程中的靜態(tài)圖像預處理技術和特征提取技術展開討論，重點分析了圖像的灰度變換、直方圖均衡化、邊緣檢測等問題。（3）對國內外人臉檢測的 Adaboost 算法和人臉識別的隱馬爾可夫算法的研究進行了跟蹤，提出了一種基于 Adaboost 的人臉檢測算法，和一種基于嵌入式隱馬爾可夫模型的人臉識別算法，并對算法進行的實驗測試進行分析，實驗結果表明文章中提出的算法具有較好的人臉檢測和識別的準確率。（4） 從應用的角度出發(fā)，結合前面兩章的研究成果，設計并實現(xiàn)了一個人臉檢測跟蹤系統(tǒng)和一個靜態(tài)人臉圖像識別的人臉識別系統(tǒng)。基本思想是：利用文章中提出的的Adaboost 算法先檢測出候選的人臉區(qū)域，再根據(jù)特定的算法提取出面部的人臉特征，確定并標示出人臉的位置；另外利用嵌入式隱馬爾可夫模型算法開發(fā)了一個人臉識別系統(tǒng)進行人臉識別。文章進行了大量的實驗測試，并對測試結果進行了分析。 論文內容安排針對研究內容，本文的結構安排如下：第一章為緒論，介紹了人臉識別技術研究的背景及意義和國內外的研究現(xiàn)狀。第二章為人臉識別技術的綜述，分析了人臉識別的基本原理和方法，重點討論了人臉識別中的關鍵算法，指出了現(xiàn)在人臉識別技術的研究難點。第三章為人臉識別系統(tǒng)的需求分析，分析了算法需求和功能需求，為系統(tǒng)的方案設計做好準備。第四章為人臉識別系統(tǒng)的方案設計和實現(xiàn)，給出了系統(tǒng)的總體設計方案和各個功能模塊的設計，詳細闡述了整個系統(tǒng)和各個模塊的實現(xiàn)過程。第五章為人臉識別系統(tǒng)的系統(tǒng)測試，闡述了系統(tǒng)的功能測試和測試結果。第六章為總結與展望，闡 述 了 自 己 論文的主要成果和仍需要做的改進。武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）5第 2 章 人臉識別技術的綜述人體生物特征識別技術是依靠人體的生物特征來進行人的身份驗證的一種高科技識別技術。而人臉識別技術具有比其他生物特征識別技術更直觀、簡便、準確、可靠及可擴展性良好等眾多優(yōu)勢，因而應用廣泛。 人臉識別技術的基本原理人臉識別技術是基于人的臉部特征，對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，則進一步給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統(tǒng)。 人臉識別技術包含的內容 人臉檢測人臉檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景 [10]中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。下面是幾個主要的人臉檢測方法：（1）基于知識的方法：這種方法是基于規(guī)則的人臉檢測方法，規(guī)則來源于研究者關于人臉的先驗知識，將典型的人臉形成規(guī)則庫對人臉進行編碼，通過面部特征之間的關系進行人臉定位。一般比較容易提出簡單的規(guī)則來描述人臉特征和它們的相互關系，如在一幅圖像中出現(xiàn)的人臉,通常具有互相對稱的兩只眼睛、一個鼻子和一張嘴。特征之間的相互關系可以通過它們的相對距離和位置來描述，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的方法存在的問題是很難將人類知識轉換為明確定義的規(guī)則。如果規(guī)則太詳細( 嚴格 )，由于不能通過所有的規(guī)則可能使得檢測失??；如果規(guī)則太概括(通用)，可能會有較高的錯誤接收率。此外，很難將這種方法擴展到在不同的位姿下檢測人臉，因為列舉所有的情況是一項很困難的工作。武漢理工大學畢業(yè)設計（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構特征，然后使用這些特征確定人臉。這類方法主要有采用人臉特征檢測、基于皮膚顏色紋理特征檢測以及基于多個特征綜合檢測。不僅可以從已有的面部特征而且可以從它們的幾何關系進行人臉檢測。與基于知識的方法相反，它是尋找人臉的不變特征用于人臉檢測。人們已經(jīng)提出了許多先檢測人臉面部特征，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)計模型描述特征之間的關系并確定存在的人臉。這類方法的缺點在于這些特征會由于照明、噪聲以及遮擋情況被破壞，人臉的特征邊界會被弱化，在這種情況下很多方法都會失效；同時由人臉陰影所形成的邊緣可能對幾何特征的邊緣帶來不良影響。（3）基于模版匹配的方法：這類方法首先人工定義或者參數(shù)化的建立一個函數(shù)來描述標準人臉模式（通常是正面人臉） ，然后根據(jù)輸入的人臉和定義的標準人臉的相關性來進行檢測。但是實際上，我們的人臉模式變化太大，人臉模板的構建是相當難的，如果是固定的模板，很難做出準確的判斷。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地調節(jié)匹配模板，提高了模板的適應性和檢測精度。最近提出了多分辨率模版、多比例模版、子模版等方法來適應比例及形狀的變化。基于模板的方法較為直觀，但是固定模板對位姿、表情和尺度變化敏感；可變形模板雖然對非剛性模式具有較好的適應性，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雜的情況下，模板匹配魯棒性差，如果待測圖像中有多個人臉的話，要實現(xiàn)圖像中多個人臉的檢測特別困難。（4）基于外觀的方法：這類方法主要依賴于統(tǒng)計分析和機器學習理論，對應于模版匹配的預先定義模版的方法，通過從樣本圖像學習中獲得“模版”進行人臉檢測。通過將人臉圖像視為一個高維向量，從而將人臉檢測問題轉化為高維空間中分布信號的檢測問題。通常，基于外觀的方法依靠統(tǒng)計分析和機器學習技術找到相應的人臉和非人臉圖像的特征。學習的特征由分布模型或判別函數(shù)形成，同時，由于計算效率和檢測有效性的原因通常需要降維。該類方法主要有，特征臉（Eigenfaces）方法：將 KL 變換 [21]引入了人臉檢測，在人臉識別中采用的是主元子空間（特征臉） ，而人臉檢測利用是次元子空間（特征臉空間的補空間） ，用待檢測區(qū)域在次元子空間上的投影能量，也即待檢測區(qū)域到特征臉子空間的距離作為檢測統(tǒng)計量，距離越小，表明越象人臉。神經(jīng)網(wǎng)絡方法：人臉檢測可以看作是只有人臉樣本和非人臉樣本兩個分類的模式識別問題，通過對人臉樣本集和非人臉樣本武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）7集進行學習可以產(chǎn)生分類器。由于人臉模式的多樣性和圖像獲取過程的不確定性，人臉在圖像空間中分布非常復雜，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。建立一個統(tǒng)計可靠的估計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。 人臉識別人臉識別的主要任務不僅包括從照片和圖像序列中識別某個人臉圖像，而且還涉及到對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：將人臉用一個幾何特征矢量表示，進而用模式識別中的層次聚類思想設計分類器對人臉進行識別。具體的實現(xiàn)過程如下：首先檢測出面部的明顯特征點(通常為眼睛、鼻子、嘴等部位)：然后測量出這些面部特征點之間的距離，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)；最后將待測圖像和訓練好的人臉庫的幾何特征矢量進行比較，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的最佳匹配人臉。這種方法存在的問題有：檢測率不高，會受到很多外界條件的影響，尤其對強烈的表情變化不敏感,穩(wěn)定性較差，如果背景區(qū)域中存在類人臉區(qū)域，則必然導致誤檢。（2）基于統(tǒng)計特征臉（PCA） [19]的方法：該方法是基于 KL 變換的人臉識別方法，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 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別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。 （3）基于模板匹配的方法：靜態(tài)模板匹配直接對兩幅圖像進行比較，其中一幅作為模板，而另一幅是被識別圖像。通過計算得出兩幅圖像的特征值，從而比較兩幅圖像的相似程度。在模板匹配方法當中，即可以把整張臉當作一個模板，也可以把人臉分成幾個相互獨立的小模板，每個小模板可包含眼部、嘴部、眼眉、鼻子、額頭、臉頰等部位。彈性模板匹配是根據(jù)待檢測人臉特征的先驗的形狀信息(通常利用小波特征)定義一個參數(shù)描述的形狀模型，該模型的參數(shù)反映了對應特征形狀的可變部分，如位置、大小、角度等，它們最終通過模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動態(tài)交互適應來得以修正。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出相應的特征武漢理工大學畢業(yè)設計（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)是用于描述信號統(tǒng)計特性的統(tǒng)計模型?；谌四槒纳系较?、從左到右的結構特征，Samaria 等首先采用 1DHMM和 2D Pseudo HMM 用于人臉識別?；?IDHMM，Kohir 等采用低頻 DCT 系數(shù)作為觀察矢量獲得了較好的識別效果。Eickeler 等采用 2D Pseudo HMM 識別 DCT 壓縮的 JPEG圖像中的人臉圖像。（5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法同人類神經(jīng)功能一樣具有記憶功能，對于一個模式的訓練樣本比較豐富時，利用神經(jīng)網(wǎng)絡人臉檢測方法可以應用到處理比較復雜的檢測。神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關函數(shù)、局部紋理的二階矩等。神經(jīng)網(wǎng)絡方法在人臉識別上比其他類型的方法有其獨到的優(yōu)勢，它避免了復雜的特征提取工作，可以通過學習的過程獲得其他方法難以實現(xiàn)的關于人臉識別的規(guī)律和規(guī)則的隱性表達。（6）基于支持向量機的方法：支持向量機（SVM）主要解決的是一個 2 分類問題，它的思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。通常的實驗結果表明 SVM 有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本（每類 300 個） ，這在實際應用中往往是不現(xiàn)實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現(xiàn)復雜，函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。 人臉圖像的預處理通常情況下，我們在采集圖像時，由于成像設備、光照條件、被檢測的人臉狀態(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，對特征的提取是不利的。因此，對初始圖像進行相應的預處理是很必要的。人臉圖像預處理的主要目的是消除與人臉圖像無關的信息，濾除干擾、噪聲、恢復真實有用的信息，最大程度地增強有關信息和簡化數(shù)據(jù)，從而給后續(xù)的特征抽取、圖像分割、匹配和識別創(chuàng)造條件，給系統(tǒng)的穩(wěn)定作保障。本文所研究的圖像預處理主要包括圖像增強與平滑、圖像分割兩個方面，具體包括：灰度化、圖像二值化、邊緣檢測、尺度歸一化和直方圖均衡化等。（1）圖像灰度變換為了使實驗擁有比較好的效果，尤其是更加滿足實際應用的要求，文章對采集到的圖像，首先要進行灰度變化，然后才能方便于后續(xù)的處理，適用于 Adaboost 人臉檢測算法。武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）9灰度變換 [18]是圖像增強的一種重要手段，屬于空域處理法。它可以使圖像動態(tài)范圍加大，使圖像的對比度擴展，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別。灰度變換的實質就是按一定的規(guī)則修改圖像的每一個像素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(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。通常實驗中采集到的人臉圖像是彩色圖像。彩色圖像中的像素點是由 R(紅色)、 G(綠色)、B(藍色)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行量化來表示的?；叶葓D像通常劃分為 0~255 共 256 個級別，0 表示全黑(最暗)，255 表示全白(最亮)。在人臉識別中，利用彩色圖像，往往會受到復雜背景(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，不存在復雜背景的問題，而且很多經(jīng)典的人臉檢測和識別的算法都是采用灰度圖像來進行的，像本文會采用的 Adaboost 人臉檢測算法。所以，本文首先對采集的人臉彩色圖像進行灰度化。彩色圖像中像素點 RGB 分量是不相等的，而灰度像素點的 RGB 分量是相等的。也就是說(0,0,0) 是全黑色，