【正文】 ................................6 引言 ....................................................................................................................................6 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................................................................................7 人臉檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ..........................................7 人臉識別國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ..........................................8 存在的優(yōu)勢與困難 ............................................................................................................9 整體應用方案 ..................................................................................................................10 效益分析 ..........................................................................................................................12 預期成果 .......................................................12 預期經(jīng)濟，社會，環(huán)境效益 .......................................12 本文研究內(nèi)容及結構安排 ..............................................................................................12第二章 人臉檢測方法研究 .................................................................................................................14 基于膚色特征的人臉檢測方法 ......................................................................................14 基于灰度特征的人臉檢測方法 ......................................................................................14 基于知識的人臉檢測方法 .........................................15 基于代數(shù)特征的人臉檢測方法 .....................................17 基于模板的人臉檢測方法 .........................................19 基于機器學習的人臉檢測方法 .....................................22 本文的人臉檢測方法 ......................................................................................................29 Haar 函數(shù)及 Haar 變換 ...........................................29 人臉類 Haar 特征快速算法 ........................................31 AdaBoost 級聯(lián)分類器 ............................................33 本章小結 ..........................................................................................................................43第三章 人臉識別系統(tǒng)概述 .................................................................................................................44 人臉圖像的歸一化 ..........................................................................................................45 圖像的幾何歸一化 ...............................................45 圖像的灰度歸一化 ...............................................45 人臉圖像特征抽取 ..........................................................................................................45 抽取變換系數(shù)特征 ...............................................46 灰度統(tǒng)計特征 ...................................................46 抽取直觀幾何特征 ...............................................46 抽取代數(shù)特征 ...................................................47 人臉分類識別 ..................................................................................................................48 基于子空間變換的方法 ...........................................48 基于機器學習的方法 .............................................48 基于模型的方法 .................................................48第四章 人臉識別方法詳細設計 .........................................................................................................50 基于隱馬爾可夫模型的方法 ..........................................................................................50 一維隱馬爾可夫模型介紹及缺陷 ...................................51 嵌入式隱 Markov 模型結合神經(jīng)網(wǎng)絡的方法 ..........................52 本文采用的嵌入式隱 Markov 模型結合神經(jīng)網(wǎng)絡方法的具體實現(xiàn) ........54 基于主成分分析法與歐式距離的方法 ..........................................................................58 主成分分析法基本理論 ...........................................59 本文采用的主成分分析與歐式距離方法及具體實現(xiàn)細節(jié) ...............60 基于主成分分析法與支持向量機的方法 ......................................................................62 支持向量機的基本理論 ...........................................62 本文采用的主成分分析與支持向量機方法及具體實現(xiàn)細節(jié) .............63 基于局部 Gabor 變化直方圖序列的人臉描述與識別方法 ..........................................64 基于 HSLGBP 的人臉描述方法 ......................................65 基于 HSLGBP 的人臉分類識別方法 ..................................68 對比實驗與分析 .................................................71 總結 ..................................................................................................................................72第五章 系統(tǒng)構建 .................................................................................................................................73第六章 結論與展望 .............................................................................................................................78 總結 ..................................................................................................................................78 展望 ..................................................................................................................................78參考文獻 .................................................................................................................................................80第一章 緒論 引言隨著計算機網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展和信息化進程的日益加快，信息安全和公共安全越來越顯示出其前所未有的重要性。準確的身份識別或認證是保證信息安全和公共安全的重用前提，人們對于既方便快捷又安全可靠的身份認證手段的需求日益迫切，而傳統(tǒng)身份認證方法（如鑰匙、證件、印鑒、磁卡等身份標識物體或用戶名和密碼等身份標識知識）已經(jīng)不能滿足當前需要。一旦他人獲得身份標識物品和知識就具有與擁有者相同的權力，使真正擁有者的利益受到威脅。生物特征識別是利用人類特有的生理或行為特征來識別個人身份的技術，它提供了一種高可靠性，高穩(wěn)定性的身份鑒別方法，滿足了人們的需求?！∪四樧R別是隨著計算機技術、圖像處理技術、模式識別技術等技術的快速進步而出現(xiàn)的一種嶄新的生物特征識別技術。如：計算機不會疲勞，不會分心，無需受專業(yè)培訓就能進行生物特征數(shù)據(jù)存儲，以及在指定范圍內(nèi)進行快速的照片搜索和身份判別，可以快速的進行照片的錄入，面部特征提取、分析，快速而準確地判定一張照片的主人或數(shù)張照片是否為同一個人，也可在大量的照片數(shù)據(jù)中輕而易舉的找到需著重注意的重點人物。人臉檢測環(huán)節(jié)包括對人臉的檢測，定位和跟蹤。人臉跟蹤指在一組連續(xù)靜態(tài)圖像所構成的動態(tài)視頻中實時地檢測人臉。人臉檢測主要受到光照、噪聲、姿態(tài)、以及遮擋等因素的影響，它的檢測結果直接影響到人臉識別的準確性。人臉識別又分為特征提取和識別兩個部分。人臉的特征具有多樣性和唯一性，只有保持這種多樣性和唯一性，才能保證人臉圖像的準確描述。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀最早的人臉檢測與識別研究可以追溯到上世紀 50 年代 Bruner 和 Tagiuri 于1954 年從心理學角度進行的研究，20 世紀 60 年代 Bledsoe 從工程學角度進行了探索，而真正的人臉機器自動識別則起步于 20 世紀 70 年代。 人臉檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀人臉檢測問題最初來源于人臉識別。近幾年隨著電子商務等應用的發(fā)展, 人臉識別成為最有潛力的生物身份驗證手段，這種應用背景要求自動人臉識別系統(tǒng)能夠?qū)σ话悱h(huán)境圖像具有一定的適應能力, 由此所面臨的一系列問題使得人臉檢測開始作為一個獨立的課題受到研究者的重視。比較著名的有 MIT，CMU 等；國內(nèi)的清華大學 、北京工業(yè)大學 、中國科學院計算技術研究所和中國科學院自動化研究所等都有人員從事人臉