【正文】 人臉識別是機(jī) 器視覺 和 模式 識別 領(lǐng)域最富 有 挑戰(zhàn)性 的 課 題 之 一，同 時(shí)也具有較為 廣泛 的應(yīng)用意 義。在國外，人臉識別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。人們更多的是在電影中看到這種技術(shù)的神奇應(yīng)用：警察將偷拍到的嫌疑犯的臉部照片，輸入到電腦中，與警方數(shù)據(jù)庫中的資料進(jìn)行比對，并找出該嫌犯的詳細(xì)資料和犯罪記錄。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(shí) 現(xiàn) 代 價(jià)降低到 了可以 接受 的 程度 。經(jīng)過測試，圖像預(yù)處理模塊對圖像的處理達(dá)到了較好的效果，提高了定位和識別的正確率。本軟件主要用到的圖像處理技術(shù)是：光線補(bǔ)償、高斯平滑和二值化。畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 1 人臉識別 方法 的研究 目 錄 第一章 緒論 第一節(jié) 課題背景 一 課題的來源 1 二 人臉識別技術(shù)的研究意義 1 第二節(jié) 人臉識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展概況 3 一 國外發(fā)展概況 2 二 國內(nèi)發(fā)展概況 4 第二 章 系統(tǒng)的需求分析和方案選擇 5 第一節(jié) 可行性分析 5 一 技術(shù)可行性分析 5 二 操作可行性分析 5 第二節(jié) 需求分析 6 一 應(yīng)用程序的功能需求分析 6 二 開發(fā)環(huán)境的需求分析 7 三 運(yùn)行環(huán)境的需求分析 7 第三節(jié) 預(yù)處理方案選擇 7 一 設(shè)計(jì)方案原則的選擇 7 二 圖像文件格式選擇 8 三 開發(fā)工具選擇 8 四 算法選擇分析 8 第三章 系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì) 9 第一節(jié) 各模塊功能簡介 9 第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì) 14 第一節(jié) 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)簡述 14 第二節(jié) 圖像處理詳細(xì)設(shè)計(jì) 14 一 位圖詳細(xì)設(shè)計(jì) 14 二 圖像點(diǎn)處理詳細(xì)設(shè)計(jì) 15 （二） 光線補(bǔ)償算法和代碼實(shí)現(xiàn) 16 （三） 圖像灰度化算法和代碼實(shí)現(xiàn) 18 （四） 高斯平滑算法和代碼實(shí)現(xiàn) 20 （五） 灰度均衡算法和代碼實(shí)現(xiàn) 23 （六） 圖像對比度增強(qiáng)算法和代碼實(shí)現(xiàn) 25 第三節(jié) 編程時(shí)的問題解決 26 第五章 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 28 第六章 測試 35 第一節(jié) 測試方案選擇的原則 35 第二節(jié) 測試方案 36 結(jié)束語 37 致 謝 參考文獻(xiàn) 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 2 摘要 人臉識別因其在安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn) 證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會議、人機(jī)交互、系統(tǒng)公安 (罪犯識別等 )等方面的巨大應(yīng)用前景而越來越成為當(dāng)前模式識別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文 提出了基于 24位彩色圖像對人臉進(jìn)行識別的方法， 介紹的主要內(nèi)容是圖像處理，它在整個(gè)軟件中占有極其重要的地位，圖像處理的好壞直接影響著定位和識別的準(zhǔn)確率。在識別前，先 對圖像進(jìn)行補(bǔ)光處理，再通過膚色獲得可能的臉部區(qū)域，最后根據(jù)人臉固有眼睛的對稱性來確定是否就是人臉，同時(shí)采用高斯平滑來消除圖像的噪聲，再進(jìn)行二 值化，二值化主要采用局域取閾值方法，接下來就進(jìn)行定位、提取特征值和識別等操作。 【 關(guān)鍵字 】 ：人臉識別；光線補(bǔ)償；高斯平滑；對比度增強(qiáng) 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 3 Abstract Face recognition is a plex and difficult problem that is important for surveillance and security, telemunications, digital libraries , video meeting, and humanputer intelligent interactions. The paper introduced the method of face recognition that based on the 24 bit multicolor image, Main content that the paper introduced is the picture treatment, It occupies the extremely important position in the whole software, the quality of picture process directly influenced the accuracy rate of localization and discerning. The picture process technology that the software mainly used included : light pensating、 gauss smooth and twain value method. before discerning, we pensated the light for image, then we could obtain the possible face area through the plexion, finally, the system could depend on the symmetry of eyes to make sure whether it is the face of people, at the same time, the system could eliminate noises through the method that named gauss smoothness, then we used twain value method to deal with picture， the method got the threshold value in face area . After dealing with picture , the following operations are localization、 draw characteristic value 、 discerning and so on . After testing, we made true that the picture pretreatment modal has get the better effect in the process of dealing with picture, and improve the exactness rate of localization and discerning. 【 key word】 : Face recognition； light pensating； gauss smooth； contrast enhancing 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 4 第一章 前言 第一節(jié) 課題背景 一 課題的來源 隨著 安全 入口控 制和 金融貿(mào)易 方 面 應(yīng)用 需 要的 快速增 長， 生物統(tǒng) 計(jì)識別技術(shù)得 到了新的 重視 。而人臉識別是所有的 生物 識別方法中應(yīng)用 最廣泛 的技術(shù) 之 一， 人臉識別技術(shù)是 一項(xiàng)近年來興起的，但不大為人所知的新技術(shù)。這并非虛構(gòu)的情節(jié)。在國內(nèi)，對于人臉識別技術(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)管理以及考勤等領(lǐng)域。人臉識別技術(shù)是一個(gè) 非?；钴S 的研究 領(lǐng)域 ，它 覆蓋 了 數(shù)字圖像 處理、模式識別、計(jì)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。 如 何 能正 確識別大量的人并 滿足 實(shí)時(shí) 性 要 求 是 迫切需 要解 決 的問題?；叶确e分投影曲線分析、模板匹配、可變形模板、 Hough 變換、 Snake 算子、基于 Gabor 小波變換的彈性圖匹配技術(shù)、主動性狀模型和主動外觀模型是常用的方法。畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 5 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(yīng)的特征形狀。針對這兩方面的問題，我們采用了一種由粗到細(xì)的檢測算法：首先利用人臉器官構(gòu)造的先驗(yàn)知識、面部圖像灰度分布的峰谷和頻率特性粗略檢測出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致區(qū)域和一些關(guān)鍵的特征點(diǎn)；然后在此基礎(chǔ)上，給出了較好的模板的初始參數(shù)，從而可以大幅提高算法的速度和精度?；趨^(qū)域增長的眼 睛定位技術(shù)，該技術(shù)在人臉檢測的基礎(chǔ)上，充分利用了眼睛是面部區(qū)域內(nèi)臉部中心的左上方和右上方的灰度谷區(qū)這一特性，可以精確快速的定位兩個(gè)眼睛瞳孔中心位置。該算法根據(jù)人眼灰度明顯低于面部灰度的特點(diǎn)，利用搜索矩形找到眼部的邊緣，最后定位到瞳孔的中心。佩戴黑框眼 鏡，也會影響本算法的定位結(jié)果。盡管人臉識別不能說是其他面部感知模塊的必備功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，結(jié)合特定人的先驗(yàn)知識，可以提高表情分析、唇讀和語音識別、手勢識別乃至手寫體識別的可靠性。 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 6 圖 11 面部感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 第二節(jié) 人臉識別的國內(nèi)外發(fā)展概況 現(xiàn)在人臉識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在許多領(lǐng)域中，并起到了舉足輕重的作用， 人臉識別研究開始于 1966 年 PRI 的 Bledsoe 的工作， 經(jīng)過三十多年的發(fā)展， 人臉識別 技術(shù)取得了長足的進(jìn)步， 現(xiàn)在就目前國內(nèi)外的發(fā)展情況來進(jìn)行展述。 1993年，美國國防部高級研究項(xiàng)目署 (Advanced Research Projects Agency)和美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室 (Army Research Laboratory)成立了 Feret(Face Recognition Technology) 項(xiàng)目組，建立了feret 人臉數(shù)據(jù)庫，用于評價(jià)人臉識別算法的性能。在美國的進(jìn)行的公開測試中， FAR，為 53%。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。 視頻輸入 人臉檢測和跟蹤 面部特征定位 人臉識別 表情分析 性別判斷 種族判斷 年齡判別 唇 讀 身份信息 情感狀態(tài) 性別信息 種族信息 年齡信息 唇形類別 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 7 二 國內(nèi)的發(fā)展概況 [2] 人臉識別系統(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(duì)安全、智能身份證、智能門禁、司機(jī)駕照驗(yàn)證、計(jì)算機(jī)登錄系統(tǒng) 。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。系統(tǒng)可以接受時(shí)間間隔較長的照片，并能達(dá)到較高的識別率，在計(jì)算機(jī)中庫藏 2300人的正面照片，每人一張照片，使用相距17年、差別比較大的照片去查詢，首選率可以達(dá)到 50%，前 20張輸出照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達(dá) 70% 。鑒定委員會認(rèn)為，該項(xiàng)技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進(jìn)水平。 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 8 第二章 系統(tǒng)的需求分析與方案選擇 人臉識別系統(tǒng)現(xiàn)在應(yīng)用于許多領(lǐng)域中，但是 人臉識別技術(shù) 也 是一項(xiàng)近年來興起的，且 不大為人所知的新技術(shù)。 第一節(jié) 可行 性分析 在開發(fā)該人臉識別軟件之前，我們查詢了前人所寫過的諸多論文以及源程序，在開發(fā)之時(shí)，結(jié)合了資料中的算法并揉進(jìn)了自己的一些思想，使程序可以對人臉圖片進(jìn)行簡易識別。 在確定臉部區(qū)域上，通常使用的方法有膚色提取。 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(bǔ)償。 灰度變換：進(jìn)行灰度處理，我們要保證圖像信息盡可能少的丟失。 灰度均衡：灰度變換后，就要進(jìn)行灰度均衡，可以根據(jù)灰度分布來進(jìn)行灰度均衡。 畢業(yè)論文 人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 9 二 操作可行性 該人臉識別軟件需要如下的運(yùn)行環(huán)境： CPU： 500M 及以上；內(nèi)存： 64 M 及以上。另還裝有攝像頭可進(jìn)行隨機(jī)拍照和識別。 第二節(jié) 需求分析 一 應(yīng)用程序的功能需求分析 該軟件最主要的功能就是要能識別出人臉，首先