人脸识别技术综述 论文
人脸识别技术研究综述
人脸识别技术研究综述人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别人脸的技术。
其应用场景广泛，包括但不限于安防监控、社交娱乐、手机解锁等，因其高效、便捷、精确的特点，已成为当今信息技术领域的一个热门话题。
人脸识别技术的发展历程：人脸识别技术的历史可以追溯到上世纪60年代，在当时的条件下，该技术存在着诸多局限；进入21世纪，随着数字图像处理和计算能力的快速发展，人脸识别技术得到了长足的发展。
2017年，人脸识别技术在国际学术界已经达到了一个新的高度，准确率得到了显著提升。
人脸识别技术的构成：人脸识别技术主要由以下几个部分组成：数据采集：通过摄像头等设备采集人脸图像或视频。
数据预处理：对采集到的图像或视频进行去噪、对齐等处理。
特征提取：对预处理后的数据提取特征向量，用于后续的分类判别。
分类识别：将特征向量与已有的人脸库进行比对，最终确定输入图像或视频中人脸对应的身份。
应用领域：人脸识别技术在现实生活中有着广泛的应用。
在安防领域，人脸识别技术可以快速准确地识别目标人物，并实现报警、跟踪等功能；在社交娱乐领域，人脸识别技术可以实现人脸识别游戏、人脸变换等应用；在移动互联网领域，人脸识别技术可以实现快速安全的手机解锁、身份验证等功能。
人脸识别技术的挑战：人脸识别技术在实际应用中，还存在着一些挑战，例如：光照条件：光照不充分或过强时，可能会导致图像中出现阴影或高光，从而影响了人脸识别的准确度。
姿势变化：人的头部可以做出多种不同的姿势，如低头、仰头、转头等，这也会对人脸识别的准确度产生影响。
遮挡问题：某些情况下，人脸可能会被遮挡，如戴口罩、戴帽子等，这也会影响到人脸识别的准确度。
数据量：人脸识别技术的准确度和鲁棒性很大程度上依赖于训练数据，因此需要大量的数据集来进行训练，这对于一些独立研发者来说是一个难点。
隐私问题：人脸识别技术在应用过程中，涉及到大量的个人隐私信息，如何保护隐私成为了人脸识别技术亟待解决的问题。
结语：随着人工智能和计算机技术的飞速发展，人脸识别技术的准确率和应用场景也在不断拓展。
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别技术在各种领域和应用中被广泛应用，如安全、监控、人机交互等。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、主要方法和应用，以及目前面临的挑战和未来的发展趋势。
首先，人脸识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的人脸识别技术主要基于几何特征的测量，如距离、角度和比例等，但这种方法对姿态、光照和表情等因素敏感，容易出现误识别。
随着模式识别理论的发展，基于统计和机器学习的人脸识别方法得到了广泛应用，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
这些方法利用人脸图像中的主要特征、能量和信息等进行训练和分类，具有较高的识别率和鲁棒性。
近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了人脸识别技术的发展，通过构建深层神经网络模型，实现了更准确和鲁棒的人脸识别。
其次，人脸识别技术的核心是提取和匹配人脸图像中的特征。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和局部特征等。
几何特征是基于脸部形状和结构的特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和大小等。
纹理特征是通过分析图像中的灰度、颜色和纹理等信息获得的特征。
局部特征是利用图像中特定区域的局部信息获取的特征，如眼睛区域、嘴巴区域等。
对于特征匹配，主要采用的方法是基于距离或相似度度量的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
然后，人脸识别技术在多个领域具有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别技术可以用于身份验证和非法入侵检测。
例如，人脸识别技术可以用于解锁手机、电脑或门禁系统，以确保只有合法用户可以访问。
在监控领域，人脸识别技术可以用于追踪和识别嫌疑人。
在人机交互领域，人脸识别技术可以用于实现手势交互和情感识别。
此外，人脸识别技术还广泛应用于娱乐、医疗和教育等领域。
然而，人脸识别技术仍然面临一些挑战。
首先，光照和表情变化对人脸识别的影响较大，这容易导致识别错误。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
人脸识别研究综述
人脸识别研究综述人脸识别技术是一种通过计算机分析和识别人脸特征的技术。
近年来，随着硬件设备的进步和算法的不断改进，人脸识别技术得到了广泛的应用和研究。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、应用领域、算法方法以及存在的问题和挑战。
人脸识别技术的发展历程可以追溯到上世纪六十年代。
当时，人们开始尝试使用计算机来识别人脸。
随着研究的深入，人脸识别技术逐渐被应用到安全领域。
现在，人脸识别已经广泛应用于人脸解锁、人脸支付、公共安全监控等领域。
在人脸识别的应用领域中，其中一个重要的应用领域是安全领域。
人脸识别可以用于身份验证和辨识，提高安全性。
另一个重要的应用领域是智能手机和电脑的解锁功能，使得用户可以通过人脸进行解锁，提高了使用的便利性。
此外，人脸识别也可以用于大众交通卡的自动售卡和复检等领域，实现了自动化和智能化。
人脸识别的算法方法有很多种，包括特征提取、特征匹配和分类等。
其中，特征提取是人脸识别算法的关键步骤。
过去常用的特征提取方法包括基于统计的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
而特征匹配是将提取得到的特征与已知特征进行比对，确定其是否属于同一个人。
最后，分类是通过训练分类器来对人脸进行分类，将其归类到已知的人脸类别中。
然而，人脸识别技术也存在一些问题和挑战。
首先，光线、角度和遮挡等环境因素对人脸识别的准确度有很大的影响。
此外，个体之间的差异导致同一个人的不同照片可能会有很大的差异，增加了识别的难度。
此外，人脸识别技术还可能被滥用，侵犯隐私。
为了解决这些问题，需要进一步研究和改进人脸识别的算法和系统，提高其准确度和安全性。
总的来说，人脸识别技术是一种有广泛应用前景的技术。
通过综述人脸识别技术的发展历程、应用领域、算法方法以及存在的问题和挑战，我们可以看出，人脸识别技术在安全领域和生活领域都有很大的潜力。
随着技术的不断进步和完善，人脸识别技术将会变得更加准确、便捷和安全。
人脸检测和识别技术的文献综述
人脸检测和识别技术的文献综述摘要：通过对关于人脸检测与识别技术方面文献的阅读，本文综述了传统的身份识别，人脸检测和识别技术的背景、意义及国内外发展现状，着重介绍了人脸检测和识别方法。
关键词：人脸检测；人脸识别；子空间分析；核主元分析。
人脸不仅具有很强的自身稳定性和个体差异性，而且直接、友好，相对传统识别，更符合人类的视觉习惯。
一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[1]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息.这里所指的人脸识别是狭义的识别,是统称的广义人脸识别的一个子过程［2]。
近年来人脸检测和识别技术的研究取得了较大的发展。
1 人脸识别的背景和研究意义身份识别与验证是人类社会日常生活中的基本活动之一。
尽管也许是无意识的,我们每天都要对很多人的身份做出判别，同时,每个人也都要经常通过各种方式和手段证明自己的身份，目前我们大多数情况下仍然依赖于传统的身份验证手段来完成身份识别过程，这些手段包括各类标识物如身份证、学生证等各类证件,钥匙，口令等，然而这些方式使用不方便、不安全、不可靠的缺点不言而喻，证件、钥匙携带不便证件可以被伪造钥匙可能会丢失密码,这些缺点使得它们越来越不能满足现实的需要[3]。
目前广泛使用的依靠证件、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已经不能适应现代科技发展和社会进步的需要[4-6]。
随着社会的发展，信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求.生物特征识别利用人类特有的生理特征如指纹,虹膜等或行为特征如签名，声音等进行身份识别。
基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一［7]。
2 人脸检测和识别技术的发展概况人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，也是极其重要的一步。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
人脸识别及身份验证技术研究综述
人脸识别及身份验证技术研究综述人脸识别及身份验证技术是一种基于人脸生物特征进行识别的技术，其应用越来越广泛，涵盖安全监控、支付系统、手机解锁等多个领域。
在当前社会信息化和智能化的发展趋势下，人脸识别及身份验证技术也得到了更多的关注和研究。
在这篇文章中，将对人脸识别及身份验证技术的研究现状进行综述。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代，但直至80年代才开始引起学术界和工业界的关注。
早期的人脸识别系统主要采用几何和模式识别方法，通过比对面部特征进行识别。
然而，由于这类方法在复杂环境下的准确率较低，人脸识别技术一直未能实现在实际应用中的广泛普及。
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术得到了极大的提升。
2024年，Google提出了一种基于卷积神经网络的人脸识别模型FaceNet，其在LFW数据集上的准确率高达99.63%，开创了人脸识别技术的新纪元。
之后，各大公司纷纷投入人脸识别领域，推动了该技术的飞速发展。
二、人脸识别技术的原理与方法人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等几个步骤。
其中，人脸检测是最关键的一步，其目的是在图像中准确地定位人脸区域。
人脸对齐用于修正人脸图像中的姿态和尺度，以便后续的特征提取和匹配。
特征提取是人脸识别的核心，常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
特征匹配通过计算待识别人脸图像与数据库中已知人脸的相似性，从而实现识别目标。
目前，人脸识别技术主要分为传统方法和深度学习方法两大类。
传统方法包括主成分分析、线性判别分析、支持向量机等，在一定程度上能够取得较好的效果。
而深度学习方法则以卷积神经网络为代表，结构更加复杂，训练过程更为复杂，但在人脸识别准确率上表现更为出色。
三、人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在许多领域都得到了广泛应用。
在安防监控领域，人脸识别技术能够帮助监控系统实现实时识别和追踪目标，提高监控效率和准确性。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人工智能在多个领域的应用愈发广泛，其中人脸识别技术以其便捷性和准确性得到了极大的关注。
近年来，基于深度学习的人脸识别方法以其独特的优势成为了研究热点。
本文将详细探讨基于深度学习的人脸识别方法的研究现状和未来发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，能够从大量数据中自动提取和学习特征，因此在人脸识别领域具有显著的优势。
在传统的人脸识别方法中，需要手动设计特征提取器，而深度学习可以自动完成这一过程，大大提高了识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法研究现状1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的一种网络结构，其在人脸识别领域取得了显著的成果。
通过构建多层卷积层和池化层，CNN能够自动学习和提取人脸特征，从而实现对人脸的有效识别。
2. 深度神经网络（DNN）深度神经网络通过构建多层神经元网络，可以学习和提取更复杂的特征。
在人脸识别中，DNN可以用于学习和提取人脸的深度特征，从而提高识别的准确性。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种无监督学习方法，通过生成器和判别器的对抗过程，可以生成与真实数据相似的假数据。
在人脸识别中，GAN可以用于生成高质量的人脸图像，从而提高识别的准确性。
四、基于深度学习的人脸识别方法研究进展近年来，基于深度学习的人脸识别方法在多个方面取得了显著的进展。
首先，随着计算能力的提高，深度神经网络的规模和复杂度不断提高，使得其能够学习和提取更丰富的特征。
其次，各种新型的网络结构和算法不断涌现，如残差网络（ResNet）、循环神经网络（RNN）等，为提高人脸识别的准确性提供了新的途径。
最后，基于人脸识别的应用场景不断扩大，如门禁系统、移动支付等，进一步推动了该领域的发展。
五、基于深度学习的人脸识别方法的挑战与未来发展趋势尽管基于深度学习的人脸识别方法取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战。
人脸识别综述
【 关键 词 】 人 脸识 别 ；特征 提取 ；机 器学 习
２ ． ２ 基 于统 计 学
１ 引 言 人脸识别是图像理解和分析最重要的应用之一，也是人们在开发 自 身 生物 特 征 过程 中的 又 一 次伟 大 的 尝试 。所 谓 人脸 识 别 ，就 是 利 用计 算 机 分 析人 脸 视 频 或者 图像 ， 并从 中提取 出有 效 的个 人 识 别信 息 ，最 终判 别 出 来 人脸 对 象 的 身份 。其 应 用 已经 融入 到 了生 活 中 的方 方 面面 ，诸 如视 觉 监 控 ， 自动 身份 验 证 ，银 行 安全 ， 门禁安 全 等领 域 。 随 着 人 们 对 图 像 识 别 领 域 的研 究 ，一 些 学 者 逐 渐 意 识 到 人 脸 识 别 的 巨 大 应 用 前 景 并 投 身 于 该 领 域 的研 究 ， 人脸 识 别 的 发 展历 程 大致 可 分 为三个阶段 ： （ １ ） 第 一阶段 ２ ０ 世纪６ Ｏ 年 代末至２ Ｏ 世纪 ７ Ｏ 年代 初，人脸识 别研 究才处于起步 阶 段 。在 这 方 面 ， 最 早 的 科 研 人 员 是 Ｂｌ ｅ ｄ ｓ ｏ ｅ ， 他 以人 脸 特 征 点 的 比 率 、 间距等参数为特征 ，建立 出来一 个半 自动 的人脸 识别系统。 （ ２ ） 第 二 阶段 ９ Ｏ 年 代 初 ， 随 着 计 算 机 软 硬 件 性 能和 信 息 技 术 的 不 断 地 提 高 ， 基 于 整 体 的识 别 方 法 已成 为 研 究 重 点 。 例 如 特 征 脸 方 法 和 弹 性 图匹 配 方 法 。 而 到 了２ Ｏ 世纪９ Ｏ 年 代 中期 ，人 脸 识 别 的研 究 方法 分 别 向 整 体 识 别 和 部 件 分 析 相 结 合 的 方 向发 展 。如 弹 性 匹配 的方 法 、灰 度 和形 状 分 离 的 可 变形模型方法等 。 （ ３ ） 第 三 阶段 在９ Ｏ 年 代 末 ， 人 脸 识 别 技 术 开 始 被 应 用 于 商 业 市 场 ，成 为 了世 界 范围 内研究的热点 。由于技术不够成熟 ，因此缺 点也很 明显。在市场 需 求不断变化的今天 ，虽然我 国人脸识别方法 的性 能有 了一定的提高，但 与 人 们 的 要 求 还 是 有 一 些 差 距 ，仍 将 不 断 发展 。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经逐渐成为现代社会的一项重要技术。
其中，基于深度学习的人脸识别方法以其卓越的识别性能和广泛的适用性，得到了广泛的关注和应用。
本文将对基于深度学习的人脸识别方法进行全面的综述，从其基本原理、方法、技术、应用等多个角度进行详细阐述。
二、深度学习与人脸识别的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心是通过构建深度神经网络模型，对大量数据进行学习，以实现对复杂任务的自动化处理。
人脸识别是深度学习的一个重要应用领域，其基本原理是通过将人脸图像输入到深度神经网络模型中，进行特征提取和分类，以实现人脸的识别和验证。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的一种神经网络模型，其在人脸识别领域的应用也最为普遍。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，对人脸图像进行特征提取和分类。
在人脸识别中，卷积神经网络可以有效地提取出人脸的局部特征和全局特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
（二）深度学习与特征融合特征融合是一种将多种特征进行融合的方法，可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
在深度学习中，可以通过将不同层次的特征进行融合，或者将不同类型的数据进行融合，以提高人脸识别的性能。
例如，可以将深度学习提取的人脸特征与手工提取的特征进行融合，以提高识别的准确率。
（三）基于深度学习的人脸识别算法优化针对人脸识别的实际应用场景，许多研究者在深度学习的基础上提出了各种优化算法。
例如，通过引入注意力机制、使用多模态信息、优化损失函数等方法，进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的人脸识别的应用基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于多个领域。
例如，在安防领域中，可以通过人脸识别技术对犯罪嫌疑人进行追踪和抓捕；在金融领域中，可以通过人脸识别技术进行身份验证和支付等操作；在医疗领域中，可以通过人脸识别技术对病人进行身份确认和治疗等操作。
人脸识别技术论文
人脸识别技术论文人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术。
下面是店铺为大家整理的人脸识别技术论文，希望你们喜欢。
人脸识别技术论文篇一人脸识别技术综述摘要：文章首先对人脸识别技术进行了介绍，其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类，然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述，最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。
关键词：人脸识别;特征脸;线形判别分析;局部二值模式中图分类号：TP391Survey of face recognition technologyHe Chun(Education and Information Technology Center， China West Normal University， Nanchong Sichuan 637002， China) Abstract：This paper introduces technology of face recognition firstly， and reviews the development process and the basic classification method of face recognition. After that，the paper discusses the current methods of face recognition in detail， therefore proposes the existing problems in the research of recognition faces and future’s research direction.Key words：face recognition; Eigenface; linear discrimination analysis; LBP1 人脸识别技术简介人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术[1]。
人脸识别技术的综述与比较分析
人脸识别技术的综述与比较分析引言：人脸识别技术作为一种生物识别技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
它具有高准确率、快速响应和非侵入性等特点，被广泛应用于安防、人机交互、金融等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述与比较分析，介绍其基本原理、应用场景、优缺点以及存在的挑战和问题。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术的基本原理是通过对人脸图像进行采集、特征提取和匹配，从而实现对人脸的自动识别。
通常涉及到的步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等。
1.1 人脸检测人脸检测是指在图像中找到人脸区域的过程。
常用的方法包括Haar特征、支持向量机、卷积神经网络等。
其中，卷积神经网络在人脸检测中取得了较好的效果，能够有效地处理不同角度、光照条件和遮挡等问题。
1.2 人脸对齐人脸对齐是指将检测到的人脸图像进行标准化处理，使其具有统一的姿态和尺度。
常用的方法包括基于特征点的对齐和基于形状模型的对齐等。
对齐后的人脸图像能够降低后续特征提取和匹配的误差，并提升识别准确度。
1.3 特征提取特征提取是指从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识能力的特征。
常用的方法包括主成分分析、线性判别分析、局部二值模式等。
这些方法能够从图像中提取出具有信息含量较高的特征，用于后续的人脸匹配。
1.4 特征匹配特征匹配是指将待识别的人脸特征与数据库中的已知特征进行比对，找到最相似的特征。
常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度、支持向量机等。
匹配过程中，需要进行适当的阈值设定来判断是否为同一个人脸。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术的应用场景非常广泛，如安防监控、门禁系统、人机交互、金融等。
以下为几个典型的应用场景：2.1 安防监控人脸识别技术在安防监控中起到了关键作用，能够实现对不同场景中的人员进行自动识别和监控。
通过与数据库中的人脸特征进行匹配，系统能够准确判断出是否为可疑人员，从而提升监控系统的效率和准确率。
2.2 门禁系统人脸识别技术在门禁系统中能够取代传统的卡片、密码等方式，提供更加便捷和安全的身份验证方式。
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种用于自动识别和验证个体身份的技术，它能够对人脸图像进行特征提取和匹配，然后与已知的人脸特征进行比对以确定身份。
人脸识别技术广泛应用于安全监控、身份认证、犯罪侦查等领域。
本综述将介绍人脸识别的发展历程、基础原理、常见的算法，并讨论其应用和挑战。
人脸识别的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时主要利用几何和统计方法进行特征提取和匹配。
随着计算机视觉和模式识别领域的快速发展，人脸识别算法也不断演化和改进，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等关键步骤。
现代人脸识别算法通常基于机器学习和深度学习技术，结合大规模人脸数据库进行训练和优化。
人脸识别的基础原理是通过提取人脸图像的特征并将其转化为一个特征向量，然后与数据库中的已知特征向量进行比对。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）、深度卷积神经网络（CNN）等。
特征匹配可以通过计算特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度来实现。
近年来，深度学习技术在人脸识别中取得了巨大的突破，并成为当前主流的方法。
常见的人脸识别算法包括特征脸法、局部脸法、模板匹配法、神经网络法等。
特征脸法是一种基于PCA的算法，将人脸图像投影到一个低维特征空间中，并计算特征向量与已知人脸的距离。
局部脸法则将人脸图像分解为多个小区域，提取每个区域的特征进行匹配。
模板匹配法使用人工设计的模板来对人脸进行匹配。
神经网络法则通过深度CNN模型学习人脸图像的特征表示，从而实现更准确的识别效果。
人脸识别技术在安全监控、身份认证等领域得到了广泛的应用。
在安全监控领域，人脸识别可以用于自动识别和跟踪嫌疑人，提高警察侦破犯罪的效率。
在身份认证领域，人脸识别可以替代传统的密码和卡片认证，提高系统的安全性和便捷性。
然而，人脸识别技术仍然面临着一些挑战，如光照变化、姿态变化、表情变化等都会对识别性能产生影响。
此外，人脸识别还面临着隐私保护和法律法规等方面的问题。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人工智能在众多领域展现出其强大的潜力，其中，人脸识别技术已成为当今研究的重要方向。
作为人工智能的一个重要分支，深度学习在人脸识别上表现出强大的优势。
本文将详细探讨基于深度学习的人脸识别方法，对当前研究现状进行全面梳理与总结。
二、深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，使得计算机能够学习和识别复杂的模式。
深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
在人脸识别领域，深度学习通过构建复杂的神经网络模型，实现了高精度的面部特征提取与匹配。
三、基于深度学习的人脸识别方法1. 特征提取方法在人脸识别过程中，特征提取是关键的一步。
基于深度学习的特征提取方法主要通过构建深度神经网络模型，从原始图像中自动学习和提取出有效的面部特征。
常见的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、深度信念网络（DBN）等。
这些方法能够有效地提取出面部的局部特征和全局特征，提高人脸识别的准确率。
2. 深度学习模型优化为了提高人脸识别的性能，研究者们不断对深度学习模型进行优化。
例如，通过增加神经网络的层数、采用更高效的激活函数、引入正则化技术等手段，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
此外，针对人脸识别的特殊需求，研究者们还提出了许多具有针对性的优化策略，如利用三维信息提高识别精度、采用多模态信息融合等。
四、人脸识别技术应用基于深度学习的人脸识别技术在许多领域得到了广泛应用。
例如，在安防领域，人脸识别技术被广泛应用于门禁系统、公安侦查等场景；在商业领域，人脸识别技术被用于支付验证、用户身份认证等；在医疗领域，人脸识别技术被用于患者身份验证、医疗行为监管等。
此外，随着技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术还将有更广泛的应用前景。
五、研究现状与展望目前，基于深度学习的人脸识别方法已经取得了显著的成果，但在实际应用中仍面临许多挑战。
人脸识别技术综述论文
人脸识别技术综述论文本科生毕业论文（设计）题目人脸识别技术综述学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名陶健学号 0643041077 年级 2006 指导教师周欣教务处制表二Ο年月日人脸识别技术综述计算机科学与技术学生陶健老师周欣[摘要]随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。
人脸识别，一种应用比较广泛的生物识别方法，在基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。
本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。
由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率，因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍，例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法，基于模型匹配人脸识别算法等。
此外，本文还提及了一般人脸识别系统的设计，并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿，图像灰度化等技术，使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用，提高图像识别和定位的准确率。
[主题词]：人脸识别；特征提取；图像预处理；光线补偿Face Recognition OverviewComputer ScienceStudent：TAO Jian Adviser: ZHOU Xin[Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance.This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition,the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy.[Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation目录1前言 (6)1.1 课题背景 (6)1.1.1 人脸识别技术研究的背景[1] (6)1.2人脸识别技术研究的意义 (6)1.3国内外现状与趋势 (7)1.3.1 人脸识别的发展阶段[1] (7)1.3.2 国内的发展概况 (8)2人脸识别技术 (9)2.1 人脸识别概述 (9)2.1.1 人脸识别的研究范围 (9)2.2 人脸检测算法 (10)2.2.1 基于肤色特征的检测方法 (10)2.2.2 基于启发式模型的方法 (10)2.2.3 基于特征空间的方法 (10)2.2.4 基于统计模型的方法 (10)2.3 人脸识别算法 (11)2.3.1 基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别方法 (11)2.3.2 基于多特征融合和Boosting RBF神经网络的人脸识别方法..122.3.3 基于模型匹配人脸识别方法 (15)2.3.4 基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法173 人脸图像预处理实验 (21)3.1 需求分析 (21)3.2 预处理技术 (21)3.2.1 光线补偿 (21)3.2.2 灰度变化 (21)3.2.3 高斯平滑处理 (21)3.2.4 对比度增强 (22)3.2.5 直方图均衡 (22)3.3 概要设计 (22)3.4 程序设计与实验 (22)3.4.1 光线补偿 (22)3.4.2 图像灰度化 (23)3.4.3 高斯平滑处理 (24)3.4.4 直方图均衡 (26)4 总结 (29)参考文献 (30)声明 (31)致谢 (32)附录(原文及译文) (33)1 前言1.1 课题背景1.1.1 人脸识别技术研究的背景[1]现在地球上居住着六七十亿人，其中几乎每一个人的脸都是由眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部分组成，这些器官的大体位置基本是固定的，并且每张脸的大小面积也相差不是很大。
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述随着科技的不断进步，人脸识别技术已不再是仅属于探险电影的未来场景，它已成为现实。
人脸识别技术是一种自动识别的技术，它能够通过人脸部分或全部的特征进行身份的验证和鉴别，具有快速、准确、便捷等优势。
在各行业应用中得到广泛的推广和应用。
一、发展趋势1.智能手机智能手机成为人们日常生活中不可或缺的一部分，同时，智能手机已成为人脸识别技术的重要应用场景。
通过手机摄像头采集人脸特征，进行生物识别来解锁手机，支付账单等，这一功能的普及，将进一步推动人脸识别技术的发展。
2.视频监控系统随着社会安全意识的提高，视频监控系统已成为城市、道路、学校、公司、超市等重要场所的必备设备。
人脸识别技术在视频监控系统中的应用将使得视频监控系统的效果更加精准、快捷、高效，从而更好地增强社会安全。
3.金融安全随着金融业的发展和支付方式的多样化，金融安全也成为当今社会的趋势。
人脸识别技术应用于金融行业可以提高安全性能，防止金融欺诈和非法交易等行为。
银行ATM机、移动支付等交易场景，都可以使用人脸识别技术，取代传统的身份验证方式。
二、技术原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别技术，按照一定的特征进行比对，来进行身份鉴别。
其基本的技术流程分为人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等环节。
在人脸识别技术中，深度学习技术的应用使得识别精度大大提高，目前的大多数应用中都采用了深度学习技术。
三、应用场景1.人脸识别门禁人脸识别门禁是人脸识别技术最早得到实际应用的场景之一，它可以替代传统的卡片、密码等方式的门禁系统，并且不会受到卡片遗失、密码泄露等问题的影响。
2.人证合一人证合一旨在利用人脸识别技术，提高证件验证的精确度，防止造假，随着技术的不断进步，人证合一场景的应用范围越来越广泛，如银行账户开户，政府部门的各类证件核验等。
3.人脸支付随着移动支付的快速普及，人脸支付逐渐成为主流支付方式之一。
人脸支付利用人脸识别技术，完成在线支付、电子商务等场景中的身份验证，其便捷性、安全性受到了广泛的认可。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
在众多的人脸识别方法中，基于深度学习的方法因其高效性和准确性而备受关注。
本文旨在全面综述基于深度学习的人脸识别方法，从其基本原理、发展历程、技术特点、应用领域以及未来发展方向等方面进行详细介绍。
二、深度学习与人脸识别的基本原理深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，使计算机能够学习和识别复杂的模式。
在人脸识别领域，深度学习通过构建神经网络模型，从大量的人脸数据中提取特征，并训练模型以实现人脸识别。
人脸识别的基本原理包括人脸检测、特征提取和匹配三个步骤。
首先，通过人脸检测算法从图像中定位出人脸的位置；其次，利用深度学习算法提取出人脸的特征信息；最后，将提取的特征与人脸数据库中的数据进行比对，实现人脸识别。
三、深度学习在人脸识别中的应用与发展自深度学习应用于人脸识别以来，其发展历程经历了多个阶段。
早期的人脸识别方法主要依靠传统的人脸特征提取方法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型被广泛应用于人脸识别领域，显著提高了识别的准确性和效率。
在应用方面，基于深度学习的人脸识别方法已广泛应用于安防、金融、医疗等领域。
例如，在安防领域，人脸识别技术可用于身份验证、门禁控制等；在金融领域，可用于支付验证、客户身份识别等；在医疗领域，可用于医疗图像分析、疾病诊断等。
四、技术特点与优势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点与优势：1. 高准确性：深度学习算法能够从大量数据中自动提取有效的特征信息，提高识别的准确性。
2. 高效性：深度学习算法通过并行计算和优化模型结构，提高了计算效率。
3. 鲁棒性：深度学习算法对光照、姿态、表情等变化具有较强的鲁棒性，能够在不同环境下实现稳定的人脸识别。
4. 适用性广：深度学习算法可应用于不同领域的人脸识别任务，具有广泛的适用性。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
作为一种重要的生物特征识别技术，人脸识别技术的准确性、实时性和安全性一直是研究的热点和难点。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别方法成为了研究的重要方向。
本文将针对基于深度学习的人脸识别方法进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是指通过计算机算法对人脸进行检测、定位、识别等处理，从而实现对人身份的确认。
人脸识别技术主要包括预处理、特征提取和匹配三个步骤。
其中，预处理包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作；特征提取是通过提取人脸的特征信息，如五官位置、大小等；匹配则是将提取的特征与人脸库中的数据进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于深度学习的人脸识别方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，通过卷积操作和池化操作提取图像的特征。
在人脸识别中，卷积神经网络可以自动学习人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和位置信息。
通过训练大量的数据，卷积神经网络可以提取出更具有区分性的特征，从而提高人脸识别的准确性。
3.2 深度置信网络（DBN）深度置信网络是一种无监督的深度学习模型，通过逐层训练的方式学习数据的层次化特征。
在人脸识别中，深度置信网络可以学习到从低层到高层的特征表示，包括纹理、形状、结构等信息。
这些特征表示可以用于人脸的检测、定位和识别。
3.3 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种生成式模型，通过生成器和判别器的对抗训练，可以生成与真实数据相似的样本。
在人脸识别中，生成对抗网络可以用于生成大量的人脸样本，从而扩大训练集的规模。
此外，生成对抗网络还可以用于人脸的修复和增强，提高人脸识别的准确性。
四、基于深度学习的人脸识别方法的应用基于深度学习的人脸识别方法在各个领域中得到了广泛的应用。
在安全领域中，人脸识别技术可以用于门禁系统、安防监控等场景；在金融领域中，人脸识别技术可以用于身份验证、支付等场景；在医疗领域中，人脸识别技术可以用于医患管理、病人身份识别等场景。
人脸识别综述(模式识别论文)
人脸识别技术综述控制工程陈龙斌12013002342摘要：简要介绍了人脸识别技术的研究背景及其发展历程；对人脸识别技术的常用方法进行了分类总结；重点对近年来人脸识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价；总结了现阶段存在的研究困难并提出今后的发展方向。
关键词：人脸识别；人脸检测；人脸定位；特征提取1 引言随着计算机和生物医学工程技术迅速发展，利用生物特征来鉴别个人身份成为安全验证首选方式，具有普遍性、安全性、唯一性、稳定性等。
可选的生物特征包括生理特征（如人脸、指纹、虹膜掌纹等）或行为特征（如笔迹、语音、步态等）。
人脸识别技术是一种最友好的生物识别技术（非接触、非侵犯），它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。
人脸识别应用领域：身份鉴定、身份确认、视频监控、面部数据压缩。
从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段：1.基于简单背景的人脸识别人脸识别研究的初级阶段。
利用人脸器官的局部特征来描述人脸。
但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。
2.基于多姿态/表情的人脸识别人脸识别研究的发展阶段。
探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。
3.动态跟踪人脸识别人脸识别研究的实用化阶段。
通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。
4.三维人脸识别为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。
人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取人脸图像并且辨别出其身份的系统。
包括：数据采集、人脸检测与跟踪、人脸识别这三个子系统。
目前国内比较成熟的人脸识系统有：1.中科奥森人脸识别系统 2.南京理工的人脸识别系统3.深圳康贝尔人脸识别系统人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面：1.人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步与计算机视觉技术的快速发展，人脸识别已成为众多领域的重要技术之一。
其重要性在于它为各种应用提供了高效、便捷的身份验证和识别方式。
而基于深度学习的人脸识别方法更是成为了该领域的研究热点。
本文将详细介绍基于深度学习的人脸识别方法的研究现状，包括其发展历程、研究背景、目的及意义。
二、深度学习与人脸识别的关系深度学习作为一种机器学习方法，其强大的特征提取能力使得其在人脸识别领域取得了显著的成果。
通过构建深度神经网络，可以自动学习和提取人脸图像中的特征信息，从而实现对人脸的准确识别。
深度学习与传统的机器学习方法相比，具有更高的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的人脸识别方法研究现状（一）基于卷积神经网络的人脸识别方法卷积神经网络（CNN）是深度学习中应用最广泛的一种网络结构，其在人脸识别领域也取得了显著的效果。
基于CNN的人脸识别方法通常包括人脸检测、特征提取和分类三个阶段。
通过训练大量的数据，CNN可以自动学习和提取人脸图像中的特征信息，并利用这些特征进行人脸的识别和分类。
（二）基于深度学习的多模态人脸识别方法多模态人脸识别方法是指利用多种生物特征信息（如人脸、指纹、声音等）进行身份验证的方法。
基于深度学习的多模态人脸识别方法可以有效地提高识别的准确性和鲁棒性。
该方法通过将多种生物特征信息融合在一起，形成一个统一的特征向量，从而实现对身份的准确验证。
（三）基于深度学习的动态人脸识别方法动态人脸识别是指通过视频序列进行人脸识别的技术。
基于深度学习的动态人脸识别方法可以有效地处理视频中的人脸图像，并实现动态的实时跟踪和识别。
该方法通过构建深度神经网络模型，实现对视频中的人脸图像进行动态的特征提取和跟踪，从而实现准确的人脸识别。
四、研究挑战与未来展望虽然基于深度学习的人脸识别方法已经取得了显著的成果，但仍面临着许多挑战和问题。
首先，如何在复杂的场景下进行准确的身份验证和识别是一个亟待解决的问题。
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本科生毕业论文（设计）题目人脸识别技术综述学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名陶健学号********** 年级2006 指导教师周欣教务处制表二Ο年月日人脸识别技术综述计算机科学与技术学生陶健老师周欣[摘要]随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。
人脸识别，一种应用比较广泛的生物识别方法，在基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。
本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。
由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率，因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍，例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法，基于模型匹配人脸识别算法等。
此外，本文还提及了一般人脸识别系统的设计，并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿，图像灰度化等技术，使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用，提高图像识别和定位的准确率。
[主题词]：人脸识别；特征提取；图像预处理；光线补偿Face Recognition OverviewComputer ScienceStudent：TAO Jian Adviser: ZHOU Xin[Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance.This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition, the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy.[Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation目录1前言 (6)1.1 课题背景 (6)1.1.1 人脸识别技术研究的背景[1] (6)1.2人脸识别技术研究的意义 (7)1.3国内外现状与趋势 (7)1.3.1 人脸识别的发展阶段[1] (7)1.3.2 国内的发展概况 (8)2人脸识别技术 (9)2.1 人脸识别概述 (9)2.1.1 人脸识别的研究范围 (10)2.2 人脸检测算法 (10)2.2.1 基于肤色特征的检测方法 (10)2.2.2 基于启发式模型的方法 (11)2.2.3 基于特征空间的方法 (11)2.2.4 基于统计模型的方法 (11)2.3 人脸识别算法 (11)2.3.1 基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别方法 (11)2.3.2 基于多特征融合和Boosting RBF神经网络的人脸识别方法 (13)2.3.3 基于模型匹配人脸识别方法 (16)2.3.4 基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法183 人脸图像预处理实验 (22)3.1 需求分析 (22)3.2 预处理技术 (22)3.2.1 光线补偿 (22)3.2.2 灰度变化 (22)3.2.3 高斯平滑处理 (22)3.2.4 对比度增强 (23)3.2.5 直方图均衡 (23)3.3 概要设计 (23)3.4 程序设计与实验 (23)3.4.1 光线补偿 (23)3.4.2 图像灰度化 (24)3.4.3 高斯平滑处理 (25)3.4.4 直方图均衡 (27)4 总结 (30)参考文献 (31)声明 (32)致谢 (33)附录(原文及译文) (34)1 前言1.1 课题背景1.1.1 人脸识别技术研究的背景[1]现在地球上居住着六七十亿人，其中几乎每一个人的脸都是由眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部分组成，这些器官的大体位置基本是固定的，并且每张脸的大小面积也相差不是很大。
然而，我们不得不承认这么一个事实--这个世界上几乎找不出两张完全相同的人脸！即使是面容极其相似的双胞胎，我们也能够比较容易地根据他们脸部的些许细微差异来将他们区分。
那么区别这么多的不同人脸的“特征”应该是什么？我们可不可以设计出具有和我们人类一样的具有人脸识别能力的软件或自动机器？这些软件或自动机器的人脸识别能力能不能够超越我们人类本身？毫无疑问，分析和解答这些问题具有重要的理论价值和应用价值，而这一切，正是那么多从事人脸识别研究的人员所面临的难题和挑战。
但是，回答这些问题并没有想象中的那么容易。
虽然很多研究人员从事过计算机视觉、模式识别、神经计算、生理学等领域的研究，然而始终有一些很基础的科学问题困惑着他们。
比如，我们每天都可以依据人脸区分着亲人、同事、朋友等，但是我们中大多数人却很难讲出是如何区分他们的更有甚者描述不出自己熟悉的人的一些具体特征。
这就得意味着我们要在仿生学人脸识别研究路线以外找到解决方法来回答上述的基本科学问题。
1.2人脸识别技术研究的意义随着社会信息化，网络化得不断发展，个人身份趋于数字化，隐性化，如何准确的鉴定，确保信息安全得到越来越多的重视。
在传统的安全验证手段——比如钥匙，登陆密码与口令等——受到越来越强大的冲击时，生物识别技术与其独有的优点越来越受到人们的亲睐。
近些年来，图形图像，微电子等方面所取得的一系列进展，使得实现高性能自动识别技术的代价越来越低，达到了人们可以接受的程度。
而人脸识别，作为生物识别方法中应用比较广泛的技术，基于人脸固有的生物特征信息，利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用，能提高办事效率，防止社会犯罪等，有着重大的经济和社会意义。
1.3国内外现状与趋势1.3.1 人脸识别的发展阶段[1]第一阶段（1964年----1990年）该阶段人脸识别技术还只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法是该阶段主要的技术方案。
在剪影（Profile）方面，人们大量研究了面部剪影曲线的结构特征，提取并分析。
布莱索（Bledsoe），戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等是较早从事自动人脸识别AFR研究的研究人员。
总的说来，该阶段是人脸识别研究的初级阶段，没有多少很重要的成果，也基本没有获得什么实际应用。
第二阶段（1991年-----1997年）该阶段尽管时间比较短暂，但却是人脸识别研究的高峰期，取得了很多成果，比如诞生了一些代表性的人脸识别算法，并出现了一些商业化运作的人脸识别系统（比如较著名的Visionics的FaceIt系统）。
麻省理工学院（MIT）的媒体实验室的潘特兰德（Pentland）和特克（Turk）提出的“特征脸”方法，是该时期最负盛名的人脸识别方法。
在这之后的很多人脸识别技术或多或少都与特征脸有关系，而如今的特征脸已经和归一化的协相关量(Normalized Correlation)方法一起成为人脸识别的性能测试基准算法。
当然，这个阶段还提出了人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic Graph Matching，EGM)。
它的基本思想是利用一个属性图来描述人脸：属性图顶点代表面部关键特征点，相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征为属性——称为Jet。
对任一输入的人脸图像，弹性图匹配技术是先通过一种优化搜索策略，再来定位预先定义的若干面部关键特征点，与此同时提取它们的Jet特征，从而得到所输入图像的属性图，最后再通过计算该输入人脸与已知人脸属性图的相似程度来完成识别过程。
这种方法的优点是既对人脸的关键局部特征进行了建模，又保留了面部的全局结构特征。