【正文】 同一張人臉。 人臉處理：為了能夠在大量的數(shù)據(jù)中高速并準(zhǔn)確的尋找到有用的信息，往往需要對(duì)圖像提供的信息進(jìn)行處理，即不改變?cè)匈|(zhì)量的情況下降低輸入數(shù)據(jù)。 人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)就是 實(shí)現(xiàn)人臉自動(dòng)提取采集，從攝像機(jī)視野或圖片內(nèi)的復(fù)雜背景圖像中自動(dòng)提取 檢測(cè)提供的圖 像是否存在人臉，如果存在進(jìn)行人臉的預(yù)處理 。 經(jīng)過市場(chǎng)長(zhǎng)期的檢驗(yàn)，這些方案已經(jīng)屬于領(lǐng)先的水平，但是由于人臉的復(fù)雜性，使人臉識(shí)別的研究有待進(jìn)一步的提升，依舊處于發(fā)展階段【 5】。國(guó)外許多大學(xué)在人臉識(shí)別方面取得了巨大進(jìn)展，他們研究涉及的領(lǐng)域廣 泛，其中有從感知和心理學(xué)角度探索人類識(shí)別人臉機(jī)理的，如美國(guó) Texas at Dallas大學(xué)的 Abdi和 Toole小組，主要研究人類感知人臉的規(guī)律；由 Stirling大學(xué)的Bruce 教授和 Glasgow大學(xué)的 Burton 教授合作領(lǐng)導(dǎo)的小組，主要是研究在人類大腦在人臉認(rèn)知中的作用，并在此基礎(chǔ)上建立了人臉認(rèn)知的兩大功能模型，他們對(duì)熟悉和陌生人臉的識(shí)別規(guī)律以及圖像序列的人臉識(shí)別規(guī)律也進(jìn)行了研究；也有從視覺機(jī)理角度進(jìn)行研究的，英國(guó)Aberdeen大學(xué)的 Craw小組，主要研究人臉視覺表征方法，他們對(duì)空間頻率在人臉識(shí)別 中的作用也進(jìn)行了分析；荷蘭 Groningen 大學(xué)的 Petkov小組，主要研究人類視覺系統(tǒng)的神經(jīng)生理學(xué)機(jī)理并在此基礎(chǔ)上發(fā)展了并行模式識(shí)別方法。對(duì)于高清晰度的人臉識(shí)別，機(jī)器識(shí)別的準(zhǔn)確率幾乎為百分之百。全球著名的研究機(jī)構(gòu)有美國(guó) MIT 的 Media lab,AI lab,CMU 的 HumanComputerInterface Institute， Microsoft Research,英國(guó)的 Department of Engineering in University of Cambridge 等。人臉識(shí)別的市場(chǎng)與人口數(shù)量是成正比的，這也從根本上決定了我國(guó)的高需求。如果可以在監(jiān)控視頻中識(shí)別出人的身份，能夠極大的保護(hù)人民的人身以及財(cái)產(chǎn)的安全。 斷增加。然而，近年開始，中國(guó)的人臉識(shí)別市場(chǎng)以極快的的速度蓬勃的發(fā)展。 根據(jù)美國(guó)《生物識(shí)別文摘》報(bào)道，生物識(shí)別產(chǎn)品的銷售約為 ，第二年增長(zhǎng)到。他們關(guān)注的核心技術(shù)主要包括：實(shí)時(shí)精確的人臉檢測(cè)與跟蹤，快速精確的面部特征定位，準(zhǔn)確快速的人臉識(shí)別 /確認(rèn)方法等。 中科院計(jì)算所與成都銀晨網(wǎng)訊與 2021年 5月聯(lián)合創(chuàng)立了國(guó)內(nèi)首家專門從事面像識(shí)別核心技術(shù)研究與開發(fā)的實(shí)驗(yàn)室。 中國(guó)科技大學(xué) 楊光正 基于鑲嵌圖的識(shí)別方法，采用基于知識(shí)的三級(jí)金字塔結(jié)構(gòu)對(duì)人臉進(jìn)行基本定位，前兩級(jí)建立在不同分辨率的鑲嵌圖基礎(chǔ)上，第三級(jí)用一種改進(jìn)的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)一步檢測(cè)眼睛和嘴巴。 表 人臉識(shí)別研究 研究機(jī)構(gòu) 研究人員 研究方向 清華大學(xué) 邊肇祈 KL變換 清華大學(xué) 彭輝 張長(zhǎng)水 特征臉方法，提出利用類間散布矩陣作為產(chǎn)生矩陣，進(jìn)一步降低了產(chǎn)生矩陣的維數(shù)，在保持識(shí)別率的情況下，大大降低了運(yùn)算量。但是依然存在著光線，角度影響準(zhǔn)確度的問題，人臉定位不夠敏感。在此期間，人臉識(shí)別的方法開始出現(xiàn)了多 樣化。這個(gè)階段對(duì)圖像的約束條件較多，特征數(shù)目少，提取的特征不夠準(zhǔn)確。典型的模式識(shí)別都是通過利用臉部重要特征點(diǎn)之間的距離來(lái)實(shí)現(xiàn)的，并且側(cè)重于提取人臉側(cè)面圖像的特征。直到 20世紀(jì) 70年代，從 Kanade和 Kelly開始，才算的上對(duì)于人臉識(shí)別真正的研究。追溯到 20 世紀(jì) 50 年代，而當(dāng)時(shí)的人們主要把它應(yīng)用到社會(huì)心理學(xué)的領(lǐng)域。人臉識(shí)別就是判斷輸入的圖像是否存在人臉，如果存在，就進(jìn)一步的根據(jù)人臉的位置，特征等信息來(lái)提取人臉主人的身份。我們可以通過人的面部來(lái)判斷一個(gè)人的性別，年齡，種族。識(shí)別中常見的難題中主要包括的見下表 [3]：為了更好的識(shí)別出人臉，找到解決這些問題的方法 ,成功構(gòu)造出人臉檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng) ,將為解決其它類似的復(fù)雜模式檢測(cè)問題提供重要的啟示。 雖然到目前為止現(xiàn)在的市場(chǎng)上已經(jīng)有了形形色色的人臉識(shí)別系統(tǒng)的產(chǎn)品，關(guān)于人臉識(shí)別的研究也取得了一定的成果。人臉檢測(cè)的應(yīng)用背景已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人臉識(shí)別系統(tǒng)的范疇 ,在基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視覺監(jiān)測(cè)等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果密碼被盜，就無(wú)法保證安全。如計(jì)算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)的安全問題成為了我們考慮的重中之重。 信息安全。如銀行的自動(dòng)提款機(jī)，如果用戶卡片和密碼被盜，就會(huì)被他人冒取現(xiàn)金。也 可以根據(jù)目擊證人的描述畫出犯罪嫌疑人的肖像，經(jīng)過計(jì)算機(jī)合成人臉，對(duì)犯罪嫌疑人進(jìn)行有效抓捕。 公安、司法和刑偵。中國(guó)的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。在許多場(chǎng)合對(duì)于個(gè)人身份的檢驗(yàn)是一種十分常用而又必要的手段。甚至可能出現(xiàn)在家庭電器設(shè)備一體化 [2]。 企業(yè)、住宅安全和管理。美國(guó)維薩格公司的臉像識(shí)別技術(shù)在美國(guó)的兩家機(jī)場(chǎng)大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。目前人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于政府、軍隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。它 的另一重要的價(jià)值在于它的實(shí)際應(yīng)用。 自動(dòng)識(shí)別人臉的研究有著極大的價(jià)值。因此，通過計(jì)算機(jī)對(duì)人臉進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別成為了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要課題。 在人臉識(shí)別是我們視覺系統(tǒng)最基本也是最重要的功能之一。 。 。人臉識(shí)別的過程只需要一個(gè)攝像頭，攝像機(jī)或手機(jī)也可以。并且獲取人臉圖像時(shí)可以不接觸接受檢測(cè)者，易于被用戶接受。眾多生物特征的識(shí)別技術(shù)當(dāng)中，人臉識(shí)別占了很大的比重，得到更多的研究與應(yīng)用，原因在于人臉識(shí)別具有以下特點(diǎn)。它同指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、聲音識(shí)別、筆記識(shí)別相似，屬于六大生物識(shí)別技術(shù)識(shí)別 [1].。個(gè)人的識(shí)別已經(jīng)不僅僅局限于姓名，身份證號(hào)等文字識(shí)別上，生物特征識(shí)別技術(shù)在近幾十年得到了快速發(fā)展。與之同時(shí)，個(gè)人信息的識(shí)別也變得同樣重要。 關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別 圖像預(yù)處理 主成分分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Summary： Face recognition is a kind of newly emerging biometric technologies, biometric identification is characterized by the body39。為了提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的 準(zhǔn)確性，人們提出了許多方法來(lái)進(jìn)行識(shí)別。因其具有這些特點(diǎn)，使它成為了計(jì)算機(jī)模式識(shí)別，人工智能識(shí)別的寵兒?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別 摘要：人臉識(shí)別屬于一種剛剛興起的生物特征識(shí)別技術(shù)，生物特征鑒別是通過人體自身特征進(jìn)行身份識(shí)別認(rèn)證的一種技術(shù)，具有很過優(yōu)點(diǎn)，例如唯一性，不以偽造，不可竊取，安全可靠等。在眾多生物特征的識(shí)別技術(shù)當(dāng)中，人臉識(shí)別更為直接友好，方便，且更易接受，它具有非侵犯性，主動(dòng)性等非常多的優(yōu)點(diǎn)，是一種較為理想的驗(yàn)證身份的手段。在 21世紀(jì)這樣科技高速發(fā)展的時(shí)代，安全問題問題不容忽視，這也為人臉自動(dòng)識(shí)別開辟了一個(gè)應(yīng)用的前景。本文先采用圖像預(yù)處理得到統(tǒng)一化的灰度圖像后，進(jìn)行主成分分析，然后采用的事 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，達(dá)到身份證件照識(shí)別的效果。s own identification to authenticate a technology with a very had advantages such as uniqueness, not to counterfeit, do not steal, safe and reliable . Among the many biometric identification technology which, face more direct and friendly, convenient, and more acceptable, it has a lot of advantages of noninvasive, initiative, etc., it is an ideal means to verify the identity. Because it has these characteristics, it has bee a puter pattern recognition, artificial intelligence to identify darling. In the era of the 21st century, this rapid development of technology, security issues can not be ignored, it also automatically recognize human faces the prospect of an open application. In order to improve the accuracy of face recognition system, a number of methods have been proposed to be identified. After the article first obtained by image preprocessing unified grayscale image, principal ponent analysis, then use something BP neural work trained by the human face recognition, to the identity of passport recognition. Keywords: Face Recognition Image preprocessing Principal ponent analysis BP neural work 目錄 1緒論 人臉識(shí)別研究的背景與意義 人臉識(shí)別的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 人臉識(shí)別的研究?jī)?nèi)容 2 圖像預(yù)處理 RGB轉(zhuǎn)化為 256級(jí)灰度 一 緒論 人臉識(shí)別研究的背景與意義 隨著社會(huì)的進(jìn)步與技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人信息已經(jīng)越來(lái)越重要了。如何快速有效，簡(jiǎn)單方便的進(jìn)行身份識(shí)別已經(jīng)成為關(guān)系到切身利益的問題。人類有許多自身的特征與生俱來(lái)，不會(huì)丟失，遺忘，轉(zhuǎn)讓，防偽性好，便于攜帶并且具有唯一性等多項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)?，F(xiàn)在比較常見的識(shí)別技術(shù)有虹膜識(shí) 別，指紋識(shí)別，靜脈識(shí)別，人臉識(shí)別等。 ，方便，無(wú)侵犯性的優(yōu)點(diǎn)。 。對(duì)用戶沒有特別要求 ,采集一般可在數(shù)秒內(nèi)完成。整個(gè)識(shí)別過程全部都是由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，效率得到了極大的提升。 近年來(lái)，由于人臉識(shí)別具有許許多多的優(yōu)點(diǎn)， 越來(lái)越多的研究人員關(guān)注到了人臉識(shí)別，它也擁有更好的發(fā)展前景。人們通過人臉的差異性來(lái)識(shí)別彼此的身份。近幾十年，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展及大規(guī)模集成電路技術(shù)的高速發(fā)展，離散數(shù)學(xué)理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建與完善，自動(dòng)人臉識(shí)別的研究和應(yīng)用得到了極大的重視，并取得持久的進(jìn)步。在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域上，它同模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺，生理學(xué)心理學(xué)及人工智能等方面的交叉可以促進(jìn)發(fā)展。人臉識(shí)別最初的應(yīng)用源于公安部門對(duì)犯罪分子的刑偵破案及檔案管理。例如，美國(guó)“ ”事件后，各個(gè)國(guó)家政府已然對(duì)反恐怖活動(dòng)達(dá)成了的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的安全防務(wù)十分重要。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。如人臉識(shí)別門禁考勤 系統(tǒng)，人臉識(shí)別防盜門等。 電子護(hù)照及身份證。也許這是未來(lái)最大規(guī)模的應(yīng)用，國(guó)際民航組織 (ICAO)已確定，從 2021年起，其 118 個(gè)成員國(guó)家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識(shí)別技術(shù)是首推識(shí)別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于識(shí)別身份證，駕駛證等上的照片這項(xiàng)工作則可以交由機(jī)器完成，高效又準(zhǔn)確。如利用人臉識(shí)別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，在全國(guó)范圍內(nèi)搜捕逃犯。 自助服務(wù)。如果同時(shí)應(yīng)用人臉識(shí)別就會(huì)避免這種情況的發(fā)生。由于科技的進(jìn)步，犯罪分子偽造的技術(shù)也是層出不窮。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。但是使用生物特征，就 可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一，從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。根據(jù)以上的應(yīng)用可以看出，人臉識(shí)別技術(shù)的研究對(duì)社會(huì)是有極大貢獻(xiàn)的，甚至可以產(chǎn)生對(duì)人類生活更為深遠(yuǎn)的影響。但是由于人臉識(shí)別的復(fù)雜性，以及人臉本身存在這情緒，表情，光照，角度，是否化妝等影響，甚至帶飾品與否 都能夠?qū)ψR(shí)別的準(zhǔn)確性，效果及穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。 表 人臉識(shí)別過程中遇到的常見的問題 人臉是我們進(jìn)行感情的表達(dá)和交流，同時(shí)也可以傳遞信息。你可以通過一個(gè)人面部細(xì)微的變化來(lái)感知他的情緒，狀態(tài)，性格。人臉識(shí)別是一個(gè)既古老又年輕的課題，說(shuō)它古老是因?yàn)樵缭谏蟼€(gè)世紀(jì)，法國(guó) Galton已經(jīng)進(jìn)行了研究。七十年代中期以前，有少量文獻(xiàn)發(fā)表。當(dāng)時(shí)主要運(yùn)用的是典型的模式識(shí)別。最早的研究見于文獻(xiàn)【 4】， Blodsoe 以人臉特征點(diǎn)的距離，比例等作為參數(shù)，建成的半自動(dòng)人臉識(shí)別。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，約在 80年代到 90年代初期，人臉識(shí)別技術(shù)得到了極大的發(fā)展，并且能夠逐步的把理論應(yīng)用到實(shí)際中。Eigenfaces 和 Fisherfaces 在大量的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)取得了較為滿意的效果。 國(guó)內(nèi)關(guān)于人臉自動(dòng)識(shí)別的研究始于二十世紀(jì) 80年代，有了許多科研場(chǎng)所的理論，見表：中科院計(jì)算所，中科院自動(dòng)化所，復(fù)旦大學(xué)等，并都取得