【正文】 提取。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，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。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)也是一項近年來興起的，且不大為人所知的新技術(shù)。鑒定委員會認(rèn)為，該項技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進(jìn)水平。這對于人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不同時期拍攝的，使用的照相機(jī)不一樣。我國在這方面也取得了較好的成就，國家863項目“面像檢測與識別核心技術(shù)”通過成果鑒定并初步應(yīng)用，就標(biāo)志著我國在人臉識別這一當(dāng)今熱點科研領(lǐng)域掌握了一定的核心技術(shù)。在機(jī)場開展的測試中，系統(tǒng)發(fā)出的錯誤警報太多，國外的一些高校（卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）為首，麻省理工大學(xué)（Massachusetts Institute of Technology ）等，英國的雷丁大學(xué)（University of Reading））和公司（Visionics 公司Facelt 人臉識別系統(tǒng)、Viiage 的FaceFINDER 身份驗證系統(tǒng)、Lau Tech 公司Hunter系統(tǒng)、德國的BioID 系統(tǒng)等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考試驗證系統(tǒng)的實現(xiàn)方面深入研究并不多。美國國防部高級研究項目署，利用半自動和全自動算法。美國陸軍實驗室也是利用vc++開發(fā)，通過軟件實現(xiàn)的，并且FAR為49%。一 國外的發(fā)展概況[1]見諸文獻(xiàn)的機(jī)器自動人臉識別研究開始于1966年P(guān)RI的Bledsoe的工作，1990年日本研制的人像識別機(jī)，可在1秒鐘內(nèi)中從3500人中識別到你要找的人。而計算機(jī)對使用者身份確認(rèn)的最直接的應(yīng)用就是基于特定使用者的環(huán)境設(shè)置：如使用者的個性化工作環(huán)境，信息的共享和隱私保護(hù)等等。面部感知系統(tǒng)的重要內(nèi)容 基于視覺通道信息的面部感知系統(tǒng)，包括人臉檢測和跟蹤、面部特征定位、面部識別、人臉歸類（年齡、種族、性別等的判別）、表情識別、唇讀等分系統(tǒng)，如圖11所式，可以看出，繼人臉檢測和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一個必備環(huán)節(jié)，是后續(xù)工作的基礎(chǔ)，具有重要的意義。實驗表明，本算法對于人臉大小、姿態(tài)和光照的變化，都有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，但在眼部陰影較重的情況下，會出現(xiàn)定位不準(zhǔn)。該算法采用了基于區(qū)域增長的搜索策略，在人臉定位算法給出的大致人臉框架中，估計鼻子的初始位置，然后定義兩個初始搜索矩形，分別向左右兩眼所處的大致位置生長?！　⊙劬κ敲娌孔钪匾奶卣?，它們的精確定位是識別的關(guān)鍵。由于可變形模板要采用優(yōu)化算法在參數(shù)空間內(nèi)進(jìn)行能量函數(shù)極小化，因此算法的主要缺點在于兩點：一、對參數(shù)初值的依賴程度高，很容易陷入局部最小；二、計算時間長?！?可變形模板的主要思想是根據(jù)待檢測人臉特征的先驗的形狀信息，定義一個參數(shù)描述的形狀模型，該模型的參數(shù)反映了對應(yīng)特征形狀的可變部分，如位置、大小、角度等，它們最終通過模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動態(tài)地交互適應(yīng)來得以修正。面部關(guān)鍵特征定位及人臉2D形狀檢測技術(shù)在人臉檢測的基礎(chǔ)上，面部關(guān)鍵特征檢測試圖檢測人臉上的主要的面部特征點的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形狀信息。如今，雖然在這方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在實用應(yīng)用中仍面臨著很嚴(yán)峻的問題,因為人臉五官的分布是非常相似的，而且人臉本身又是一個柔性物體，表情、姿態(tài)或發(fā)型、化妝的千變?nèi)f化都給正確識別帶來了相當(dāng)大的麻煩。二 人臉識別技術(shù)的研究意義 富有挑戰(zhàn)性的課題人臉識別是機(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)的實現(xiàn)代價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。XXXXXXX畢業(yè)設(shè)計 題 目 人臉識別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用姓 名 xxx學(xué) 號 xxx專業(yè)班級 xxx分 院 xxx指導(dǎo)教師 xxxxxxx年xxx月xxx日摘要人臉識別因其在安全驗證系統(tǒng)、信用卡驗證、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)域的一個研究熱點。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)鍵詞：人臉識別；光線補(bǔ)償；高斯平滑；對比度增強(qiáng)AbstractFace 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14第一節(jié) 系統(tǒng)整體設(shè)計簡述14第二節(jié) 圖像處理詳細(xì)設(shè)計14 一 位圖詳