數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)-展示頁(yè)
2025-06-26 16:58本頁(yè)面
【正文】 4 設(shè)計(jì)內(nèi)容讀取圖像字圖像處理圖像進(jìn)行數(shù)面部特征定位人臉識(shí)別人臉模糊處理標(biāo)出臉部輸出處理后的圖像圖1 系統(tǒng)總設(shè)計(jì)方框圖 軟件模塊設(shè)計(jì) 圖像輸入設(shè)計(jì)可以通過(guò)攝像頭來(lái)獲取,也可以通過(guò)圖像庫(kù)來(lái)獲取。統(tǒng)計(jì)的識(shí)別方法將人臉用代數(shù)特征矢量來(lái)表示。 人臉識(shí)別的常用方法基于幾何特征的人臉正面圖像識(shí)別方法通過(guò)人臉面部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)幾何關(guān)系的先驗(yàn)知識(shí),利用基于結(jié)構(gòu)的方法在知識(shí)的層次上提取人臉面部主要器官特征,將人臉用一組幾何特征矢量來(lái)表示,識(shí)別歸結(jié)為特征矢量之間的匹配,基于歐氏距離的判決是最常用的識(shí)別方法。目前，已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于Hough變換或可適應(yīng)的Hough變換逼近、小波變換、鑲嵌圖方法、顏色紋理規(guī)則等多種人臉檢測(cè)方法[2～6]。人臉檢測(cè)的質(zhì)量影響人臉識(shí)別的其他過(guò)程以及整個(gè)人臉識(shí)別的效果，在人臉識(shí)別過(guò)程中顯得尤為重要。人臉識(shí)別包括人臉檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征提取和人臉識(shí)別等過(guò)程。在家庭娛樂等領(lǐng)域,人臉識(shí)別也具有一些有趣有益的應(yīng)用,比如能夠識(shí)別主人身份的智能玩具、家政機(jī)器人、具有真實(shí)面像的虛擬游戲玩家等等。人臉識(shí)別技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景,在國(guó)家安全、軍事安全和公共安全領(lǐng)域,智能門禁、智能視頻監(jiān)控、公安布控、海關(guān)身份驗(yàn)證、司機(jī)駕照驗(yàn)證等是典型的應(yīng)用。20世紀(jì)90年代后期以來(lái),一些商業(yè)性的人臉識(shí)別系統(tǒng)逐漸進(jìn)入市場(chǎng)。對(duì)人臉進(jìn)行模糊或者馬賽克處理。 對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理。因此具有廣闊的應(yīng)用前景和商業(yè)價(jià)值。常見的人身標(biāo)示物品有鑰匙、證件等各種標(biāo)識(shí)，人身標(biāo)示知識(shí)有用戶名、密碼等。人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用背景十分廣泛，可用于公安系統(tǒng)刑偵破案的罪犯身份識(shí)別、身份證及駕駛執(zhí)照等證件驗(yàn)證、銀行及海關(guān)的監(jiān)控、自動(dòng)門衛(wèi)系統(tǒng)、視頻會(huì)議、機(jī)器人的智能化研究以及醫(yī)學(xué)等方面。所謂人臉識(shí)別(Face Recognition)，分析人臉圖像，從中提取有效的識(shí)別信息，用來(lái)辨別身份的一門技術(shù)。人臉識(shí)別由于具有直接，友好，方便的特點(diǎn)，使用者易于為用戶所接受，從而得到了廣泛的研究與應(yīng)用。人臉識(shí)別系統(tǒng)與指紋、虹膜、掌紋等其他人體生物特征識(shí)別系統(tǒng)相比，更加友好、方便，更易于為用戶所接受。由于生物特征是人的內(nèi)在屬性，具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個(gè)體差異性，因此成為身份驗(yàn)證的最理想依據(jù)。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；圖像處理；圖像模糊1 設(shè)計(jì)目的近年來(lái)隨著科技和人們的生活水平的提高，生物特征識(shí)別技術(shù)在近幾十年中飛速發(fā)展。經(jīng)過(guò)測(cè)試，圖像預(yù)處理模塊對(duì)圖像的處理達(dá)到了較好的效果，提高了定位和識(shí)別的正確率。人臉識(shí)別在滿足人工智能應(yīng)用和保護(hù)信息安全方面都有重要的意義，是當(dāng)今信息化時(shí)代必須解決的問(wèn)題。山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書課 程 設(shè) 計(jì) 說(shuō) 明 書題 目： 圖像人臉區(qū)域隱私保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)課 程： 數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)院 （部）： 信息與電氣工程學(xué)院專 業(yè)： 班 級(jí)： 學(xué)生姓名： 學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)教師： 完成日期： 2013年12月目錄摘 要 31 設(shè)計(jì)目的 32 設(shè)計(jì)要求 33 人臉識(shí)別系統(tǒng)概述 3 當(dāng)前現(xiàn)狀 3 3 人臉識(shí)別的常用方法 34 設(shè)計(jì)內(nèi)容 3 3 軟件模塊設(shè)計(jì) 3 圖像輸入設(shè)計(jì) 3 圖像膚色區(qū)分設(shè)計(jì) 3 對(duì)膚色圖進(jìn)行修補(bǔ)處理設(shè)計(jì) 3 網(wǎng)格標(biāo)記圖像設(shè)計(jì) 3 人臉識(shí)別標(biāo)記 3 對(duì)原圖像進(jìn)行臉部模糊處理 3總結(jié)與致謝 3參考文獻(xiàn) 3附錄：系統(tǒng)設(shè)計(jì)程序 3摘 要人臉是準(zhǔn)確鑒定一個(gè)人的身份，推斷出一個(gè)人的種族、地域，地位等信息的重要依據(jù)?？茖W(xué)界從圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)學(xué)科對(duì)人臉進(jìn)行研究。 本設(shè)計(jì)用MATLAB對(duì)圖像的讀取，在識(shí)別前，先對(duì)圖像進(jìn)行處理，再通過(guò)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(duì)稱性來(lái)確定是否就是人臉，同時(shí)采用高斯平滑來(lái)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(lái)就進(jìn)行定位、提取特征值和識(shí)別等操作。為保護(hù)當(dāng)事人或行人的隱私權(quán)，需要將圖像中當(dāng)事人的人臉區(qū)域作模糊，實(shí)現(xiàn)圖像中人臉區(qū)域隱私保護(hù)。隨著社會(huì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，特別是近年來(lái)計(jì)算機(jī)在軟硬件方面性能的飛速提升，各應(yīng)用領(lǐng)域?qū)焖俑咝У纳矸蒡?yàn)證的要求日益迫切。其中，利用人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證又是最自然最直接的手段。作為人的一種內(nèi)在屬性，并且具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性及個(gè)體差異性，生物特征成為了自動(dòng)身份驗(yàn)證的最理想依據(jù)。除此之外，我們還能夠?qū)θ四樧R(shí)別的結(jié)果作進(jìn)一步的分析，得到有關(guān)人的性別，表情，年齡等諸多額外的豐富信息，擴(kuò)展了人臉識(shí)別的應(yīng)用前景。即，對(duì)己知人臉進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，通過(guò)某種方法和數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉標(biāo)本進(jìn)行匹配，尋找?guī)熘袑?duì)應(yīng)人臉及該人臉的相關(guān)信息。人身辨別方法主要是通過(guò)人身標(biāo)識(shí)物品和人身標(biāo)識(shí)知識(shí)兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。眾周知，像鑰匙、證件標(biāo)識(shí)等人身標(biāo)識(shí)物品很容易丟失或被偽造，而標(biāo)識(shí)知識(shí)容易遺忘或記錯(cuò)，更為嚴(yán)重的是傳統(tǒng)身份識(shí)別系統(tǒng)往往無(wú)法區(qū)分標(biāo)識(shí)物品真正的擁有者和取得標(biāo)識(shí)物品的冒充者，一旦他人獲得標(biāo)識(shí)物品，也可以擁有相同的權(quán)力，電視采訪、街景
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