【正文】 系統(tǒng)研究?jī)?nèi)容 及技術(shù)方案 本系統(tǒng)主要對(duì)人臉的檢測(cè)與定位做了深入研究 ，人臉識(shí)別作為模式識(shí)別的一種，一般可以分為人臉檢測(cè)及定位，人臉特征提取技術(shù)和人臉對(duì)比確認(rèn)識(shí)別?；诮y(tǒng)計(jì)特征的人臉?lè)椒ㄖ饕校鹤涌臻g方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法、隱馬爾可夫模型方法以及 Boosting 方法?，F(xiàn)有比較好的方法有層次模板匹配方法、多模板匹配方法、主動(dòng)性狀模型、主動(dòng)表觀模型等。 （ 2）基于模板的方法 基于模板的方法可以分為兩類(lèi)：預(yù)定模板和變形模板。例如將系統(tǒng)分為三級(jí)，利用不同精度的平均和二次采樣產(chǎn)生三級(jí)不用分辨率的圖像。目前比較好的方法有鑲嵌圖人臉?lè)謮K方法、 3 3 的廣義三分圖方法、結(jié)合3 3 和 4 4 的分塊方法。當(dāng)圖像中的待測(cè)區(qū)域符合準(zhǔn)則，則檢測(cè)為人臉。 （ 1）基于先驗(yàn)知識(shí)的方法 基于先驗(yàn)知識(shí)的方法是將人臉面部器官之間的關(guān)系編碼化的人臉檢測(cè)方法。近年來(lái)，因?yàn)榭植婪肿拥钠茐幕顒?dòng)，尤 其是自美國(guó) 911 事件之后，包括人臉識(shí)別在內(nèi)的生物特征識(shí)別再度成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)，各國(guó)也紛紛增加了對(duì)該領(lǐng)域研發(fā)的投入，其應(yīng)用也非常廣泛。灰度和形狀分離的可變形模型方法就是其中之一。研究人員開(kāi)始逐漸認(rèn)識(shí)到人臉識(shí)別算法必須能夠充分利用人臉的各種特征點(diǎn)信息，并融合人臉的形狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征、局部灰度特征和全局灰度分布特征等多種特征。兩種方式的人臉識(shí)別方法各有優(yōu)點(diǎn)，基于整體的識(shí)別保留了更多信息，基于人臉特征分析的人臉識(shí)別比基于整體人臉的方法直觀，它提取并利用了最有用的特征，如關(guān)鍵點(diǎn)的位置以及部件的形狀等。這種基于整個(gè)人臉的識(shí)別不僅保留了人臉的主要特征部件之間的拓?fù)潢P(guān)系，也保留了各部件本身的信息。 90 年代以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件性能的迅速提高，以及對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的高要求，人臉識(shí)別技術(shù)越來(lái)越成熟。這類(lèi)方法比較簡(jiǎn)單，但是容易丟失有用的信息；第二個(gè)特點(diǎn)就是人臉識(shí)別研究主要是在較強(qiáng)約束條件下的人臉圖像識(shí)別。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 20 世紀(jì) 60 年代末至 70 年代初，人臉識(shí)別的研究剛剛起步，最早的研究者建立了一個(gè)半自動(dòng)的人臉識(shí)別系統(tǒng)，主要以人臉特征點(diǎn)的間距、比率等參數(shù)為特征。 人臉作為生物特征 ， 雖然唯一性比指紋和虹膜要差 (基于人臉的識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率的上限是由同卵雙胞胎的出生率決 定的 )，在高安全性要求的系統(tǒng)中只能作為輔助手段 。 作為生物特征識(shí)別的一個(gè)重要 組成 方面，人臉識(shí)別在檔案管理系統(tǒng)、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、公安系統(tǒng)的罪犯身份識(shí)別、銀行和海關(guān)的監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域 都具有廣闊的 前景 。 人臉識(shí)別作為模式識(shí)別的一種，一般可以分為 三個(gè)組成部分：從場(chǎng)景中檢測(cè)、分割人臉 ；抽取人臉特征；匹配識(shí)別人臉信息。 美國(guó)軍方還專(zhuān)門(mén)組織人臉識(shí)別竟賽以促進(jìn)人臉識(shí)別 技術(shù)研究的發(fā)展。而在九十年代后期，由于各行業(yè)對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的迫切需求，人臉識(shí)別研究 就 再次成為熱門(mén)課題 。人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率會(huì)出現(xiàn)明顯的下降。第三，眼鏡、發(fā)型、胡須等對(duì)人臉圖像存在影響。這些困難主要表現(xiàn)在 :人臉是一個(gè)三維非剛性物體。但建造一個(gè)全自動(dòng)、識(shí)別率高的計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單。 人臉識(shí)別按照人臉信息的來(lái)源可分為兩種：基于靜態(tài)人臉圖像的識(shí)別和基于包含人臉的動(dòng)態(tài)視頻信息的識(shí)別 。它屬于人工智能領(lǐng)域和生物特征識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)課題。 secondly, in order to achieve robustness detection method, we should consider the face in plex background, different representation in different direction, angle, scale and other circumstances revealed. Visible face detection has a certain degree of difficulty and plexity, but will be indepth study on this issue to promote the development of pattern recognition, puter vision, artificial intelligence, puter science division. This paper introduces a kind of face detection and location system based on feature extraction technology, can be divided into two modules: face detection and orientation. Location of the realization of face, eyes, nose, face location for the mouth feature points. Using the face detection algorithm based on skin color, facial region segmentation, feature points on the contour extraction. Keywords: image processing, face recognition, feature extraction, threshold segmentation 人臉檢測(cè)研究的目的及意義 隨著社會(huì)的發(fā)展以及技術(shù)的進(jìn)步，尤其是近十年內(nèi)計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，社會(huì)生活中很多方面都需要運(yùn)用到身份驗(yàn)證，其中運(yùn)用人臉圖像進(jìn)行身份識(shí)別的鑒別和確認(rèn)，具有被動(dòng)識(shí)別、易于為用戶(hù)接受、友好方便的特點(diǎn)，因此也成為國(guó)內(nèi)外各高校研究的熱點(diǎn)之一。運(yùn)用了基于膚色的人臉檢測(cè)算法，人臉區(qū)域分割算法，特征點(diǎn)的輪廓提取。本文介紹了一種基于特征提取技術(shù)的人臉檢測(cè)與定位系統(tǒng)，可分為人臉檢測(cè)與定位兩個(gè)模塊。首先人臉是一個(gè)包含五官、毛發(fā)等的極不規(guī)則的復(fù)雜待測(cè)目標(biāo)，不同的人臉在形狀、大小、顏色、質(zhì)地等方面都有很大的變化性；其次為了實(shí)現(xiàn)檢測(cè)方法的魯棒性，我們要考慮人臉在各種復(fù)雜的背景中，不同的方向、角度、尺度等情況下所展現(xiàn)出來(lái)的不同表象 。人臉與人體的其他生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它們所具有的 不易被復(fù)制 和 唯一性 的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提 。人臉檢測(cè)還在視頻監(jiān)控、數(shù)字視頻處理和基于內(nèi)容的人臉檢索中有著重要和廣泛的應(yīng)用。摘要 人臉檢測(cè)是指在圖像或視頻中判斷人臉是否存在，若存在，確定人臉的大小、位置。人臉檢測(cè)是 實(shí)時(shí)人臉識(shí)別 和表情識(shí)別的基礎(chǔ)，只有將人臉檢測(cè)準(zhǔn)確，人臉識(shí)別和表情識(shí)別才得以實(shí)現(xiàn)。 計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù) 也就是利用計(jì)算機(jī)提取人臉的特征來(lái)分析人臉圖像，進(jìn)而從中提取出有效識(shí)別信息， 并根據(jù)這些特點(diǎn) 進(jìn)行 人臉 身份驗(yàn)證的技術(shù)。 然而人臉作為人類(lèi)自身在熟悉不過(guò)的一個(gè)組成部分，其檢測(cè)問(wèn)題卻是一個(gè)極賦挑戰(zhàn)性的課題。 可見(jiàn)人臉檢測(cè)有一定的難度和復(fù)雜性，但對(duì)這一問(wèn)題的深入研究必 將推動(dòng)模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能等計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的發(fā)展。主要實(shí)現(xiàn)人臉的定位 ，人臉的眼睛、鼻子、嘴巴特征點(diǎn)的定位。 關(guān)鍵詞：圖像處理、人臉識(shí)別、特征提取、閾值分割 Abstract Face detection is an image or video face in judging whether there, if it exists, determine the face size, position. Face detection is the basis of realtime face recognition and expression recognition, only to face detection, face recognition and expression recognition was achieved. Face detection in video surveillance, digital video processing and contentbased face retrieval has an important and wide application. Computer face recognition technology is the use of the characteristics of puter extracting face to face image analysis, and then extract the effective recognition information from, and for face authentication according to the characteristics of technology. Other biological features of face and body (fingerprint, iris etc.) as innate, they are not easy to be copied and uniqueness of good characteristics for authentication provides the necessary prerequisite. However the face as human beings in the familiar one ponent, the detection problem is a very challenging task. The first face is a facial features, hair and other irregular and plicated target, different face has changed greatly in shape, size, color, texture and so on。 人臉識(shí)別技術(shù)是將靜態(tài)圖像或視頻圖像中的人臉圖像信息進(jìn)行提取，庫(kù)存中的人臉信息與之對(duì)比，從而找出與之匹配的人臉的技術(shù)，以達(dá)到身份識(shí)別的意義。人臉識(shí)別是圖像分析與理解的一種最成功的應(yīng)用，其在商業(yè)、安全、身份認(rèn)證、法律執(zhí)行等眾多方而的廣 泛應(yīng)用，以及人們?cè)谌四樧R(shí)別技術(shù)方面的多年研究，使其越來(lái)越得到重視，并逐漸成為一個(gè)充滿(mǎn)活力的研究領(lǐng)域。雖然人類(lèi)在嬰幼兒時(shí)期已經(jīng)具有識(shí)別人臉的功力。目前，許多困難仍沒(méi)有得到解決。其表情、姿態(tài)、光源的不相同使得同一人的圖像千變?nèi)f化；其次，人臉會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而變化 。由 美國(guó)國(guó)防部組織的 FERET 測(cè)試表明，當(dāng)光照條件和人臉姿態(tài)發(fā)生變化后 (例如人臉在深度方向發(fā)生偏轉(zhuǎn) )。 人臉識(shí)別研究在二十世紀(jì)六七十年代已經(jīng)引起了諸多學(xué)科領(lǐng)域的研究者的濃厚興趣。當(dāng)前世界各國(guó)有很多 研究機(jī)構(gòu) 都在從事人臉檢測(cè)方面的研究，這些成果 受到軍方、警方以及大公司的高度重視和資助 。研究人員將提出的諸多人臉識(shí)別方法，建成一系列實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，其中 一些成功 的人臉識(shí)別商業(yè)軟件也投入 市場(chǎng) 。由于人臉檢測(cè)已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)獨(dú)立課題，其具有特定的思想方法。 與指紋識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí) 別、虹膜識(shí)別等 相比，人臉識(shí)別技術(shù)在數(shù)據(jù)采集 方面程 序 比較簡(jiǎn)單，使用者更容易接受 。然 而，對(duì)于一般安全性要求的身份驗(yàn)證和鑒別系統(tǒng) ，人 臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)足夠應(yīng)用了 。早期的人臉識(shí)別方法有兩大特點(diǎn)：一個(gè)是基于部件的識(shí)別方法，他們利用人臉的幾何