【正文】 tor Machine， SVM）法是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展出的一種新的模式識別方法，它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的原理，較之于基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一些難以逾越的問題，如：模型選擇和過學(xué)習(xí)問題、非線性和維數(shù)災(zāi)難問題、局部極小點(diǎn)問題等都得到了很大程度上的解決。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Network， ANN）的方法是通過訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把模式的統(tǒng)計(jì)特性隱含在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)之中。這類方法有：特征臉法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法；積分圖像法。 以上三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見表 。 基于先驗(yàn)知識的方法則采用符合人臉生理結(jié)構(gòu)特征的人臉鑲嵌圖（ mosaic image）模型，并在分析了足夠多的人臉圖像樣本的基礎(chǔ)上，針對人臉的灰度、邊緣、紋理等信息，建立一種關(guān)于人臉的知識庫。 Yoo 等利用膚色像素的連通性分割出區(qū)域，使用橢圓擬合各個(gè)區(qū)域，根據(jù)橢圓長短軸的比率判斷是否為人臉。除了 RGB 顏色空間，還有諸如 HIS， LUV， GLHS 等其它顏色空間被使用。 Yang 等在考察了不同種族、不同個(gè)體的膚色后，認(rèn)為人類的膚色能在顏色空間中聚成單獨(dú)的一類，而影響膚色值變化的最主要因素是亮度變化。根據(jù)所選擇的“人臉特征”，基于顯式特征的方法分以下三類：基于膚色模型的方法、模板匹配的方法、基于先驗(yàn)知識的方法。 所謂顯式特征是指對人類肉眼來說直觀可見的特征，如膚色、臉部輪廓、臉部結(jié)構(gòu)等。對提取出來的人臉借助人臉描述就可以進(jìn)行（狹義的）人臉識別，即通過提取特征來確定其身份。對人臉的定位在輸入是圖像序列時(shí)一般也稱之為人臉跟蹤。 系統(tǒng)基本機(jī)構(gòu) 人臉識別是一個(gè)復(fù)雜的過程，一個(gè)計(jì)算機(jī)人臉識別的流程如圖 所示。該系統(tǒng)可對不同條件下的原始圖像進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理。用在同一系統(tǒng)中的可能只有其中一種或幾種預(yù)處理方法，但一旦庫中采集到的原 始圖像質(zhì)量發(fā)生較大變化（如人臉大小、光照強(qiáng)度、拍攝條件、成像系統(tǒng)等方面變化），原有的預(yù)處理模塊便不能滿足特征提取的需要，還要更新，這是極不方便的。 不同的人臉識別系統(tǒng)根據(jù)其采用的圖像來源和識別算法需要不同，采用的預(yù)處理方法也不同。其中，人臉圖像預(yù)處理，作為特征提取和識別的前提步驟，是計(jì)算機(jī)人臉識別系統(tǒng)中的必要環(huán)節(jié)。 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 人臉圖像識別計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 11 3 人臉圖像識別計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 引言 計(jì)算機(jī)人臉識別是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，因其在公安刑偵破案、銀行密碼系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)安全系統(tǒng)以及動(dòng)態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)等方面都有廣泛應(yīng)用，已成為當(dāng)前模式識別、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 imshow(j) 效果圖如圖 : 原灰度圖像 邊緣檢測后的圖像 圖 邊緣檢測效果圖 本章小結(jié) 以上實(shí)例只是對 Matlab 圖像處理工具箱函數(shù)的一小部分運(yùn)用 ,從這些功能的運(yùn)用可以看出 ,Matlab 語言簡潔 ,可讀性強(qiáng)。canny39。)。 程序代碼如下 : i=imread(39。 subplot(1,2,2),imshow(j2)。 j2=imfilter(i,h)。gaussian39。subplot(1,2,2),imshow(j1)。 subplot(1,2,1),imshow(j)。gaussian39。)。功能實(shí)現(xiàn)的代碼如下 : i=imread(39。在本文實(shí)例中 ,為了使濾波效果更明顯 ,我們事先為圖像增加濾波 ,然后用自適應(yīng)濾波方法對圖像進(jìn)行濾波。 figure,subplot(1,2,1),imhist(i)。 j=histeq(i)。)。該部分的程序代碼如下 : i=imread(39。f:\39。 imshow(j)。)。實(shí)現(xiàn)過程代碼如下 : i=imread(39。 Matlab 實(shí)現(xiàn)實(shí)例 本文通過運(yùn)用圖像處理工具箱的有關(guān) 函數(shù)對一人臉的彩色圖像進(jìn)行處理。常用的有 Sobel 算子 ,Prewitt 算子 ,Roberts 算子 ,Log 算子等。 邊緣檢測 數(shù)字圖 像的邊緣檢測是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ) ,也是圖像識別中提取圖像特征的一個(gè)重要屬性。銳化濾波器是用高通濾波來實(shí)現(xiàn) ,目的在于強(qiáng)調(diào)圖像被模糊的細(xì)節(jié)。 (2)空域?yàn)V波增強(qiáng) 空域?yàn)V波按照空域?yàn)V波器的功能又可分為平滑濾波器和銳化濾波器。這種方法是一種使輸出圖像直方圖近似服從均勻分布的變換算法。下面以空域增強(qiáng)法的幾種方法加以說明。 圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)的目的是為了改善圖像的視覺效果 ,提高圖像的清晰度和工藝的適應(yīng)性 ,以及便于人與計(jì)算機(jī)的分析和處理 ,以滿足圖像復(fù)制或 再現(xiàn)的要求。 圖像處理工具箱為我們提供了不同圖像類型相互轉(zhuǎn)換的大量函數(shù) ,如 mat2gray()函數(shù)可以將矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像 ,rgb2gray()轉(zhuǎn)換 RGB 圖像或顏色映像表為灰度圖像。另外還可以用 imcrop()、imrisize()、 imrotate()等來實(shí)現(xiàn)圖像的裁剪、縮放和旋轉(zhuǎn)等功能。 圖像處理的基本操作 讀取和顯示圖像可以通過 imread()和 imshow()來實(shí)現(xiàn) 。數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程科學(xué)、地球科學(xué)等諸多方面的學(xué)者研究圖像的有效工 具。 數(shù)字圖像處理及過程 圖像是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。利用這些工具箱 ,我們可以很方便的從各個(gè)方面對圖像的性質(zhì)進(jìn)行深入的研究。 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 圖像處理的 matlab實(shí)現(xiàn) 6 2 圖像處理的 Matlab 實(shí)現(xiàn) Matlab 簡介 由 Math Work 公司開發(fā)的 Matlab 語言語法限制不嚴(yán)格 ,程序設(shè)計(jì)自由度大 ,程序的可移植性好。實(shí)驗(yàn)過程中的難點(diǎn)與缺點(diǎn)。 第 3 章主要始涉三個(gè)方面：首先是對人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)成做詳細(xì)論述；其次就是對人臉識別過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)人臉檢測、特征提取和圖像預(yù)處理做詳 細(xì)介紹；最后就是 Matlab 在人臉識別系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，即人臉圖像識別的具體技術(shù)，并用 Matlab 進(jìn)行仿真試驗(yàn)并得到結(jié)果。 第 2 章主要介紹人臉識別系統(tǒng)中所用到的仿真軟件 Matlab，介紹了在人臉圖像識別過程中所需要的圖像處理技術(shù)，包括：一些基本操作、格式轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)等。系統(tǒng)在輸入人臉圖像的同時(shí)輸入一個(gè)用戶宣稱的該人 臉的身份信息，系統(tǒng)要對該輸入人臉圖像的身份與宣稱的身份是否相符作出判斷。這包括兩類識別問題：一類是閉集 (Close Set)人臉識別問題，即假定輸入的人臉一定是人臉庫中的某個(gè)個(gè)體；另一類是開集 (Open Set)識別，即首先要對輸入人臉是否在已知人臉庫中做出判斷，如果是，則給出其身份。 (4)基于人臉圖像比對的身份識 別 即人臉識別 (Face Identification)問題。 (3)特征提取 通過人臉特征點(diǎn)的檢測與標(biāo)定可以確定人臉圖像中顯著特征點(diǎn)的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同時(shí)還可以得到這些器官及其面部輪廓的形狀信息的描述。若存在人臉，給出其在圖像中的坐標(biāo)位置、人臉區(qū)域大小等信息。 特 征 提 取 人 臉 識 別人 臉 圖 像 獲 取 人 臉 檢 測 圖 人臉識別系統(tǒng)一般框架 (1)人臉圖像的獲取 一般來說，圖像的獲取都是通過攝像頭攝取，但攝取的圖像可以是真人，也可以是人臉的圖片或者為了相對簡單，可以不考慮通過攝像頭來攝取頭像，而是直接給定要識別的圖像。假設(shè)我們把照 相機(jī)、攝像頭、掃描儀等看作計(jì)算機(jī)的“眼睛”，數(shù)字圖像可以看作計(jì)算機(jī)觀察到的“影像”，那么AFR賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)其所“看到”的人臉圖片來判斷人物身份的能力。 其中涉及到圖像的選取，臉部定位，特征提取，圖像處理和識別幾個(gè)過程。 表 人臉識別的應(yīng)用 應(yīng)用 優(yōu)點(diǎn) 存在問題 信 用卡、汽車駕照、護(hù)照以及個(gè)人身份驗(yàn)證等 圖像攝取可控、圖像分割可控、圖像質(zhì)量好 需要建立龐大的數(shù)據(jù)庫 嫌疑犯照片匹配 圖像質(zhì)量不統(tǒng)一、多幅圖像可用 潛在的巨大圖像庫 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 視頻信息價(jià)值高多人參與 存在虛假 銀行 /儲蓄安全 監(jiān)控效果好 圖像分割不可控、圖像質(zhì)量較差 人群監(jiān)測 圖像質(zhì)量高、可利用攝像圖像 圖像分割自由、圖像質(zhì)量低、實(shí)時(shí)性 本文研究的問題 本文介紹了人臉圖像識別中所應(yīng)用 MATLAB 對圖像進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用該工具箱對圖像進(jìn)行經(jīng)典圖像處理 ,通過實(shí)例來應(yīng)用 matlab 圖像處 理功能，對某一特定的人臉圖像處理，進(jìn)而應(yīng)用到人臉識別系統(tǒng)。 人臉圖像識別的應(yīng)用前景 人臉圖像識別除了具有重大的理論價(jià)值以及極富挑戰(zhàn)性外，還其有許多潛在的應(yīng)用前景，利用人臉圖像來進(jìn)行身份驗(yàn)證，可以不與目標(biāo)相接觸就取得樣本圖像，而其它的身份驗(yàn)證手段，如指紋、眼睛虹膜等必須通過與目標(biāo)接觸或相當(dāng)接近來取得樣木，在某些場合，這些識別手段就會有不便之處。為此， RainerLihart 等人于 2020 年對此方法進(jìn)行了擴(kuò)展，增加了傾斜特征的定義，此后此方法被擴(kuò)展到全旋轉(zhuǎn)放縮情況下的人臉檢測?；?Haar 特征的人臉識別方法始于 2020 年 PaulViola 和MichaelJones 兩者撰寫的一篇論文，他們在論文中提出了 Haar 特征和 Adaboost算法，并利用它們進(jìn)行人臉檢測。它們可以被歸類到基于顯示特征和基于隱式特征的兩大方法中。 國外主要有美國，歐洲國家、日本等著名的科研機(jī)構(gòu)有美國的 MIT 和 CMU,英國的劍橋大學(xué)。不說別的，就只從 FRVT2020（美國國家標(biāo)準(zhǔn)研究所 2020 年全球人臉識別供應(yīng)商系統(tǒng)性能測試）的測試結(jié)果看來，丁曉晴教授的研究團(tuán)隊(duì)是唯一一個(gè)完成大規(guī)模 3D人臉識別性能測試的參賽團(tuán)隊(duì)。丁曉晴教授在 OCR 領(lǐng)域，可謂國內(nèi)第一人。同時(shí)基于近紅外線的人臉識別技術(shù)得到了國際上同行業(yè)的專家認(rèn)可和一致肯定。后來在中科院組建 了專門的的人臉識別研究團(tuán)隊(duì)。其次是中科院生物研究所的李子清教授，以及下屬的中科奧森公司。這一點(diǎn)，很值得我們同學(xué)學(xué)習(xí)。 在國內(nèi)，最早研究人臉識別的當(dāng)屬于中科院計(jì)算所跟哈工大的一個(gè)聯(lián)合面像實(shí)驗(yàn)室。 目前，越來越多的國家開始對人臉檢測及其識別的研究。因此在各種干擾條件下實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識別，也就更具有挑戰(zhàn)性。以及外在的成像過程中的光照，圖像尺寸，旋轉(zhuǎn)，姿勢變化等。人臉圖像的自動(dòng)識別系統(tǒng)較之指紋識別系統(tǒng)、 DNA 鑒定等更具方便性，因?yàn)樗臃奖?，可以不接觸目標(biāo)就進(jìn)行識別，從而開發(fā)研究的實(shí)際意義更大。如同人的指紋一樣，人臉也具有唯一性，也可用來鑒別一個(gè)人的身份。如果能夠開 發(fā)出具有像人類一樣的機(jī)器識別機(jī)制，就能夠逐步地了解人類是如何存儲信息，并進(jìn)行處理的，從而最終了解人類的思維機(jī)制。 在進(jìn)行人工智能的研究中，人們一直想做的事情就是讓機(jī)器具有像人類一樣的思考能力，以及識別事物、處理事物的能力，因此從解剖學(xué)、心理學(xué)、行為感知學(xué)等各個(gè)角度來探求人類的思維機(jī)制、以及感知事物、處理事物的機(jī)制，并努力將這些機(jī)制用于實(shí)踐，如各種智能機(jī)器人的研制。 人臉包含很多信息，通過對人臉檢測，人臉定位，我們可以很快知道一個(gè)人的部分基本資料，如性別，表情，年齡和身份等基本信息，在現(xiàn)實(shí)生活中如在公安、金融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理、以及考勤都會用到人臉檢測，因此人臉檢測具有很高的學(xué)術(shù)研究價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，這就引起了在人臉識別方面的廣大科學(xué)研究者的興趣，可以說，人臉識別已經(jīng)成為當(dāng)前科學(xué)界熱門的一個(gè)研究課題之一。而基于人臉檢測更是學(xué)術(shù)界的一個(gè)難點(diǎn)。 利用 MATLAB實(shí)現(xiàn)了一個(gè)集多種預(yù)處理方法于一體的通用的人臉圖像預(yù)處理仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊可嵌入在人臉識別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對來實(shí)現(xiàn)人臉圖像 的識別判定。 人臉識別技術(shù)在過去的幾十年得到了很大的發(fā)展，但由于人臉的非剛性、表情多變等因素，使得人臉識別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨著巨大的困難。 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) [論 文 ] 題 目： 基于 MATLAB 的人臉識別系統(tǒng)設(shè)計(jì) 學(xué) 院： 電氣與信息工程學(xué)院