人脸识别

1、绪论?? ?31.1 课题背景?? ?31.2 人脸识别技术的研究意义?? ?31.3 人脸识别技术的研究重点?? ?32、人脸识别方案分析?? ?62.1 人脸识别概述?? ?62.1.1 人脸检测与跟踪技术?? ?62.1.1 功能设计?? ?72.2 关键问题研究?? ?72.2.1 人脸识别中的光照问题?? ?72.2.2 人脸识别中的姿态问题研究?? ?82.3 人脸识别开发环境?? ?82.3.1 硬件环境?? ?82.3.2 软件环境?? ?83、人脸识别方案设计?? ?93.1 开发工具选择?? ?93.2 实现功能分析?? ?94、人脸识别方案实现?? ?114.1 系统工作流程?? ?114.2 功能模块概述?? ?144.2.1 图像的获取?? ?144.2.2 获取脸部区域以及特征?? ?144.2.3 人脸识别?? ?155、人脸识别算法实现?? ?175.1 光线补偿?? ?175.2 图像变成灰色?? ?205.3 高斯平滑?? ?215.4 均衡直方图?? ?245.5 实现图像对比度增强?? ?255.6 二值化变换?? ?265.7 去除孤立点?? ?27结 论?? ?30致 谢?? ?31 课题背景 近年来，由于反恐、国土安全、和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。而身份识别正是安防的一个核心问题。在这种大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期。随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。截止 2007年，人脸识别的市场份额由原来的微不足道，迅速上升到 12.9%，市场份额仅小于指纹识别，并且比重还在不断增加，打破了国际生物识别市场上“指纹”一统天下的局面。 对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 1.2 人脸识别技术的研究意义 人脸识别技术具有广泛的应用前景。在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、公安布控、海关身份验证、司机驾照验证等是典型的应用；在民事和经济领域，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值；在家庭娱乐等领域，人脸识别也具有一些有趣有益的应用，比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人，具有真实面像的虚拟游戏玩家等等。 人脸识别具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。 1.3 人脸识别技术的研究重点 人脸识别就是对于输入的人脸图像或者视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 人脸识别的过程可以分为以下三个部分： 1、人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸，如果有，给出每个人脸的位置，大小； 2、面部特征定位：对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息； 3、人脸比对：根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息； 在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。 　 可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。由于模板变形利用了特征区域的全局信息，因此可以较好地检测出相应的特征形状。由于可变形模板要采用优化算法在参数空间内进行能量函数极小化，因此算法的主要缺点在于两点：一、对参数初值的依赖程度高，很容易陷入局部最小；二、计算时间长。针对这两方面的问题，我们采用了一种由粗到细的检测算法：首先利用人脸器官构造的先验知识、面部图像灰度分布的峰谷和频率特性粗略检测出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致区域和一些关键的特征点；然后在此基础上，给出了较好的模板的初始参数，从而可以大幅提高算法的速度和精度。 　　眼睛是面部最重要的特征，它们的精确定位是识别的关键。基于区域增长的眼睛定位技术，该技术在人脸检测的基础上，充分利用了眼睛是面部区域内脸部中心的左上方和右上方的灰度谷区这一特性，可以精确快速的定位两个眼睛瞳孔中心位置。该算法采用了基于区域增长的搜索策略，在人脸定位算法给出的大致人脸框架中，估计鼻子的初始位置，然后定义两个初始搜索矩形，分别向左右两眼所处的大致位置生长。该算法根据人眼灰度明显低于面部灰度的特点，利用搜索矩形找到眼部的边缘，最后定位到瞳孔的中心。实验表明，本算法对于人脸大小、姿态和光照的变化，都有较强的适应能力，但在眼部阴影较重的情况下，会出现定位不准。佩戴黑框眼镜，也会影响本算法的定位结果。 基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类（年龄、种族、性别等的判别）、表情识别、唇读等分系统，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节，是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合特定人的先验知识，可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化工作环境，信息的共享和隐私保护等等。 本论文主要对该人脸识别系统进行模块划分，并介绍各模块的功能，重点介绍图像预处理模块，对其内的子模块的功能和算法进行详细讲述，主要介绍光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作。