人脸识别论文(基于特征脸)陈立
基于特征脸及人工神经网络的人脸识别
１ ０ ×１ ０ 矩 阵解 决 Ｎ。 ０ ３ ４ ０３ ４ 维特 征 向量 的计算 问题 ， 然 后使 用适 当 的线性 组合 得到 面部 图像 。
考 虑 特征 向量 的 Ａ 为：
ＡＡ ｆ Ａｖ ： （） ５
息论 和 主成 分分 析法 。Ｋｉ ｙ和 Ｓｒｖｃ ［ 就证 明 了 ， ｒ ｂ ｉ ｉ ２ ｏ ｈ］ 可 以用 “ 征脸 ” 特 坐标 系来 表 征任 何 特 殊 的脸 ， 是 面 这 部 总 体 平 均 方 差 的 特 征 方 程 。随 后 ， ｒ 和 Ｔｕｋ
Ｐ ｎｌｎ ［提 出了基 于特征 脸 的人脸识 别方 法 。 ｅｔ ｄ３ ａ
摘
要： 人脸是一个复杂 的多维可见模 型， 开发人脸识别 的计算模 型是 比较复杂 的。 介绍 了一种基于信息理论的编译人脸 图像 一
的 识 别 方 法 。该 方 法 涉及 两 个 方 面 ： 是使 用 主成 分 分 析 进 行 特 征 提 取 ； 是 使 用 前 馈 反 向神 经 网 络进 行 识 别 。并 使 用 ４ ０ 人 脸 一 二 ０张
大 向量 数据 集 从 属 于主 成 分分 析 ， 成 分 分析 寻 主
找 能很 好 描 述 数 据 分 布 的 正 交 向量 。选 择 ｋｈ向 ｔ
量 ， 下值 最大 使
一
选 择 图像
１
（
）
（） ３
二＝厂
得 到 人脸 描 述 集（ ） 新
约 束条 件为 ：
＝
本 文介绍 了一 种独 立于几 何 和计 算 的无 监管 的人 脸识 别模 式 。 识别 系统 主要 涉及 到了特 征脸 、 该 主成 分
人脸识别论文
中文摘要摘要人脸识别技术属于生物验证的一种，在身份验证领域日益发挥重要作用，具有十分广泛的应用前景。
人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。
人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。
如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域，新的算法不断被提出，不过由于人脸的复杂性，目前尚不能找到一个完美的算法。
在不同应用环境下，有不同的算法，本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究，论文的主要工作如下：本文首先对人脸识别的任务提出了要求并阐述了其难点，结合其实现难度，提出一个能教快速的识别出图片中人脸的基于肤色的人脸检测算法，由于其一般适用性本文使用了RGB色彩空间，本算法将三维RGB空间映射为两维独立分布的空间。
在二维空间下，肤色类聚性好且符合高斯分布，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。
非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近，所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域，经过形态学处理和限制长宽比之后，可得到人脸区域。
在确定人脸区域后，我们需要在原图上对人脸区域进行标记，这里可通过找到一些关键点，作出矩形框标记人脸区域关键字:人脸识别,肤色检测,色彩空间,高斯分布，人脸检测- I -Abstract（英文摘要）AbstractFace recognition technology is biological validation of an increasingly important role in the field of authentication, a very wide range of applications. Face detection and face recognition technology positioning problem is to be solved first. Face detection algorithm is an efficient, one of the key technologies of automatic face recognition system. Now face detection has become a hot area of research, new algorithms constantly being made, but because of the complexity of the human face, is still unable to find a perfect algorithm. In different environments, there are different algorithms, this paper applies to video Face Detection conducted a study, the main work of this thesis is as follows:This paper proposes a face recognition task requirements and described its difficulties, combined with the difficulty of its implementation, proposes a can teach quickly identify the faces in the pictures Face detection algorithm based on skin color, because of its general applicability as used herein, the RGB color space, thisthree-dimensional RGB space mapping algorithm is a two-dimensional space of independent distribution. In two-dimensional space, color clustering is good and in line with the Gaussian distribution, the use of artificial threshold method to separate color and non-color area, forming a binary image.Non-skin area, there are still some regions may have similar color and skin color, the image thresholding is still there after part false color region, after morphological and restrictions aspect ratio obtained face region.In determining the face region, we need to face in the picture area mark, there may be some of the key points by finding made rectangle marked face regionKeywords: face recognition, color detection, color space, the Gaussian distribution, face detection- II -目录目录摘要 (I)ABSTRACT（英文摘要） (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)第二章需求分析 (3)2.1任务概述 (3)2.1.1 人脸识别完成的主要目标 (3)2.2需求规定 (3)2.2.1 对功能的规定 (3)第三章基于肤色检测的人脸识别及实现 (4)3.1人脸肤色建模 (4)3.1.1 色彩空间 (4)3.1.2 图片的修正处理 (5)3.1.3 人脸肤色模型 (5)3.1.4 特征的确定 (13)3.2各功能模块的实现 (14)3.2.1 打开图像模块 (14)3.2.2 脸和头发识别模块 (16)3.2.3 标记模块 (17)3.2.4 特征提取模块 (24)附录 (39)结束语 (63)参考文献 (64)致谢 (65)- III -第一章绪论第一章绪论随着科学技术的进步和社会的发展,对快速、有效辨别人身的需求越来越迫切。
基于半边脸的人脸检测——毕业论文
基于半边脸的人脸检测摘要图像中的人脸检测是人脸识别研究中一项非常重要的研究分支。
为了更有效地检测图像中的人脸，此次研究设计提出了基于半边脸的人脸检测方法。
根据图像中人半边脸的容貌或者器官的密度特征，比如眼睛，耳朵，嘴巴，部分脸颊，正面的平均全脸模板就可以被构建出来。
被模拟出来的半张脸是基于人脸的对称性的特点而构建的。
图像中人脸检测的实验运用了模板匹配法和相似性从而确定人脸在图像中的位置。
此原理分析显示了平均全脸模型法能够有效地减少模板的局部密度的不确定性。
基于半边脸的人脸检测能降低人脸模型密度的过度对称性，从而提高人脸检测的速度。
实验结果表明此方法还适用于在大角度拍下的侧脸图像，这大大增加了侧脸检测的准确性。
关键词：人脸模板；半边人脸模板；模板匹配法；相似性；侧脸1 介绍近几年，在图像处理和识别以及计算机视觉的研究领域中，人脸识别是一个很热门的话题。
作为人脸识别中一个重要的环节，人脸检测也拥有一个延伸的研究领域。
人脸检测的主要目的是为了确定图像中的信息，比如，图像总是否存在人脸，它的位置，旋转角度以及人脸的姿势。
根据人脸的不同特征，人脸检测的方法也有所变化[1-4]。
而且，根据人脸器官的密度或颜色的固定布局，我们可以判定是否存在人脸。
因此，这种基于肤色模型和模板匹配的方法对于人脸检测具有重要的研究意义[5-7]。
这种基于模板匹配的人脸检测法是选择正面脸部的特征作为匹配的模板，导致人脸搜索的计算量相对较大。
然而，绝大多数的人脸都是对称的。
所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配的模板，这样，大大减少了人脸搜索的计算。
2 人脸模板构建的方法人脸模板的质量直接影响匹配识别的效果。
为了减少模板局部密度的不确定性，构建人脸模板是基于大众脸的信息，例如，平均的眼睛模板，平均的脸型模板。
这种方法很简单。
在模板的仿射变换的实例中，人脸检测的有效性可以被确保。
构建人脸模板的过程如下[8]：步骤一：选择正面人脸图像；步骤二：决定人脸区域的大小和选择人脸区域；步骤三：将选出来的人脸区域格式化成同一种尺寸大小；步骤四：计算人脸区域相对应像素的平均值。
基于人脸识别技术的实验室门禁系统设计与实现
基于人脸识别技术的实验室门禁系统设计与实现摘要：随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本论文设计并实现了一种基于人脸识别技术的实验室门禁系统，该系统能够准确、快速地识别人员身份，提高实验室的安全性和管理效率。
本文详细介绍了系统的总体设计、硬件组成、软件实现以及系统测试等方面的内容。
关键词：人脸识别；实验室门禁系统；安全性；管理效率一、引言实验室是进行科学研究和教学实验的重要场所，通常存放着贵重的仪器设备和重要的实验数据。
为了确保实验室的安全，防止未经授权的人员进入，需要安装可靠的门禁系统。
传统的门禁系统主要采用钥匙、密码、刷卡等方式进行身份验证，这些方式存在着易丢失、易被破解、管理不便等问题。
而人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术，具有非接触、快速、准确、安全等优点，能够有效地解决传统门禁系统存在的问题。
因此，设计并实现一种基于人脸识别技术的实验室门禁系统具有重要的现实意义。
二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、安全的实验室门禁系统，具体包括以下几个方面：1.实现人员身份的快速准确识别，识别时间不超过 2 秒。
2.支持多人同时识别，提高门禁通过效率。
3.具备高安全性，防止非法人员进入实验室。
4.提供友好的用户界面，方便管理人员进行操作和管理。
5.实现与实验室管理系统的集成，提高实验室的管理效率。
（二）系统架构本系统采用分布式架构，主要由前端人脸识别设备、服务器和客户端三部分组成。
前端人脸识别设备负责采集人员的面部图像，并将图像数据传输到服务器进行识别处理。
服务器负责存储人员信息和面部特征数据，并对前端设备传输过来的图像数据进行识别处理，将识别结果返回给前端设备和客户端。
客户端可以是电脑、手机等设备，管理人员可以通过客户端对系统进行管理和监控。
（三）工作流程1.人员在前端人脸识别设备前站立，设备自动采集人员的面部图像。
2.前端设备将采集到的面部图像数据传输到服务器。
(完整)人脸识别毕业设计
信息科学与技术学院毕业论文课题名称：基于特征识别的人脸检测系统学院:信息科学与技术学院完成日期：二○一七年五月十九日摘要我的毕业设计题目是基于特征的人脸检测系统，这个系统不仅仅能够检测人脸，还具有识别人脸的功能。
检测人脸检测部分的算法采用的是于仕祺老师的LBP特征加Gentle AdaBoost 分类器相结合的算法,提取识别特征部分的算法采用的是Google在2015年提出的基于深度学习策略的一种人工神经网络FaceNet，较为新颖，其准确率高,在光照不足，姿态和表情变化剧烈时仍能保持稳定，具有很强的鲁棒性。
该系统的界面使用MFC编写,在具体实现中了应用了多线程编程技术实现了一个简单的生产者消费者模型,从而提高了系统的识别效率，另外,对人脸的识别模块还使用了Python，C++混合编程技术引入了Google的开源深度学习框架Tensorflow作为对FaceNet的具体实现，数据库使用的是SQL Server2012，连接数据库使用的是微软公司的ADO 组件.该系统主要有信息采集模块和实时监控模块两个部分，前者完成对任务样本的信息采集工作，后者完成在实时监控的情况下对出现在画面中的人脸进行检测和识别，检测部分的速度可以达到40～60的FPS，识别部分由于计算量较大，只能达到2～5的FPS。
该系统经过简单的硬件支持和部署之后，基本可以完成在实际场景中的简单应用,具有一定的学术研究和实际应用价值。
关键词:人脸检测;人脸识别；机器学习；Tensorflow；实时监控IABSTRACTThe topic of this graduation project is Face Detection System based on characteristics which achieves the face detection and face recognition two functions. The algorithm of face detection part uses a kind of enhanced algorithm based on LBP feature and Gentle AdaBoost classifier proposed by ShiQi Yu，the algorithm of extracting face feature used in recognition part uses a kind of manual neural network FaceNet based on deep learning strategy proposed by Google in 2015.FaceNet has reached high arruracy and it is robustness to the change of illumination，posture and expression。
毕业设计论文-人脸识别系统
人脸识别方法的研究目录第一章绪论第一节课题背景一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------1 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------5第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------5 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------6 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------7 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------7二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------8三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------8四算法选择分析---------------------------------------------------------------------------8 第三章系统的概要设计------------------------------------------------------------------------9第一节各模块功能简介------------------------------------------------------------------------9 第四章系统详细设计-------------------------------------------------------------------------14第一节系统整体设计简述-------------------------------------------------------------------14第二节图像处理详细设计-------------------------------------------------------------------14 一位图详细设计-------------------------------------------------------------------------14二图像点处理详细设计----------------------------------------------------------------15（二）光线补偿算法和代码实现----------------------------------------------------------16（三）图像灰度化算法和代码实现-------------------------------------------------------18（四）高斯平滑算法和代码实现----------------------------------------------------------20（五）灰度均衡算法和代码实现----------------------------------------------------------23（六）图像对比度增强算法和代码实现-------------------------------------------------25 第三节编程时的问题解决-------------------------------------------------------------------26 第五章结构设计-------------------------------------------------------------------------------28 第六章测试-------------------------------------------------------------------------------------35 第一节测试方案选择的原则----------------------------------------------------------------35 第二节测试方案-------------------------------------------------------------------------------36 结束语----------------------------------------------------------------------------------------------------------37 致谢参考文献摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
人脸识别毕业设计论文
人脸识别毕业设计论文人脸识别毕业设计论文人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人脸支付、智能手机解锁等。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
首先，系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域，并将其与背景进行分离。
然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对。
最后，通过与数据库中的特征向量进行匹配，确定输入人脸的身份。
二、人脸识别技术的应用1. 安全监控领域人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的监控摄像头只能提供实时影像，但无法对监控区域进行有效的识别和分析。
而引入人脸识别技术后，监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等，并及时报警。
这种技术的应用可以大大提高安全监控的效率和准确性。
2. 人脸支付领域随着移动支付的普及，人脸支付成为一种便捷的支付方式。
通过人脸识别技术，用户可以在手机上进行人脸扫描，完成支付过程。
相比传统的密码支付方式，人脸支付更加安全和便利，无需记忆复杂的密码，同时也减少了密码被盗用的风险。
3. 智能手机解锁领域人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。
用户只需将手机对准自己的脸部，系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。
相比传统的密码解锁方式，人脸解锁更加方便快捷，同时也提高了手机的安全性。
三、人脸识别技术的挑战与未来发展虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果，但仍然存在一些挑战。
首先，光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响，需要进一步改进算法以提高识别率。
其次，隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。
人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私，需要加强数据保护和合规管理。
未来，人脸识别技术仍有很大的发展空间。
一方面，随着硬件设备的不断升级，如高清摄像头、深度摄像头等，人脸图像的采集质量将得到提高，进而提高人脸识别的准确性。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
2.1 生物识别技术 .................................................................................................... 7
2.1.1 生物识别的定义 .....................................................................................................7 2.1.2 生物识别技术 ........................................................................................................7
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它不仅广泛应用于安全领域，如身份验证和视频监控，还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过对人脸进行采集、提取和比对，来判断一个人的身份。
在人脸识别过程中，首先需要对人脸进行采集，通常是通过摄像头获取人脸图像。
然后，通过图像处理算法，提取人脸的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。
最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。
例如，许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。
此外，许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。
人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。
除了安全领域，人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能，使用户可以方便而安全地解锁设备。
此外，一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别，以提供更好的用户体验。
然而，人脸识别技术也存在一些潜在的问题。
首先，隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这可能导致个人隐私泄露的风险。
此外，人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。
例如，当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时，人脸识别系统可能无法正确识别。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进人脸识别技术。
他们通过改进图像处理算法和模型训练方法，提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
此外，一些法律和政策也被制定，以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。
总结起来，人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。
它通过采集、提取和比对人脸特征，来判断一个人的身份。
然而，人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。
人脸识别论文
人脸识别论文人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的方法。
在过去的几十年里，人脸识别技术得到了极大的发展和应用。
其中，基于特征脸的人脸识别方法在早期被广泛研究和使用。
基于特征脸的人脸识别方法是一种基于统计学原理的方法，通过提取和比对人脸图像中的特征来完成人脸识别的过程。
其基本原理是将人脸图像投影到一个低维度的特征空间中，并利用特征空间中的向量表示人脸图像。
在图像训练过程中，通过计算图像集中每个人脸图像的特征向量，构建特征空间。
在识别过程中，将待识别人脸图像映射到特征空间，并比较特征向量之间的距离，选择距离最近的特征向量对应的人脸图像作为识别结果。
基于特征脸的人脸识别方法有以下几个关键步骤：1.数据集的准备：收集包含不同人的人脸图像的数据集，并提取出人脸图像中的特征。
3.投影：将待识别的人脸图像投影到特征脸空间中，得到对应的特征向量。
4.距离计算：计算待识别的人脸特征向量和特征脸空间中每个特征向量之间的欧式距离。
5.识别：选择距离最小的特征向量对应的人脸图像进行识别。
基于特征脸的人脸识别方法具有以下优点：1.算法简单易实现：特征脸算法的实现比较简单，不需要复杂的数学计算和操作，易于在实际应用场景中使用。
2.存储空间小：特征脸算法中只需要存储少量的特征向量，可以大大减小存储空间的需求。
然而，基于特征脸的人脸识别方法也存在一些缺点：1.光照和角度敏感：特征脸算法对光照和角度变化比较敏感，当人脸图像的光照条件或拍摄角度发生变化时，识别性能会受到影响。
2.高计算复杂度：特征脸算法需要对大量的图像进行降维处理和特征脸空间的计算，计算复杂度较高。
综上所述，基于特征脸的人脸识别方法在早期得到了广泛的研究和应用，在一些特定场景下仍然具有一定的优势。
随着深度学习和卷积神经网络的发展，基于特征脸的方法逐渐被替代。
但是，特征脸算法对于了解人脸识别的基本原理和理解人脸特征提取仍然具有重要意义，为后续的研究和发展奠定了基础。
《人脸识别技术》阅读答案
《人脸识别技术》阅读答案《人脸识别技术》阅读答案1①人脸识别技术，是指基于人的脸部特征信息，通过计算机与生物传感器等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性，进展个人身份鉴定的一种生物识别技术。
这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进展推断，给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的详细信息。
依据这些信息，进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征，将其与已知的人脸进展比对，从而识别每个人的身份。
②与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别技术的最大特点就是识别准确度高。
人脸识别独具的活性判别力量，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像哄骗识别系统，无法仿冒。
此外，人脸识别速度快，不易被发觉。
与其他生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒内可以识别好几次。
不被发觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感。
③人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。
先通过计算机相关软件对视频里的图像进展人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，从中提取人像特征点。
然后利用生物统计学的原理进展分析，建立数学模型，即人脸特征模板。
将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进展特征比对，依据分析的结果给出一个相像值。
通过这个值即可确定是否为同一人。
现在这一技术已得到广泛应用。
④例如，由于儿童被拐卖大事时有发生，为了爱护孩子的安全，有些幼儿园安装了面部识别系统。
这些系统主要采纳人脸识别加IC/ID卡（非接触式智能卡) 双重认证。
每一位儿童在入学注册登记时必需供应IC/ID 卡号、儿童面像、接送者面像等相关资料。
每次入园、出园时都应刷卡并进展家长人脸认证。
假如认证胜利，拍照放行；假如认证失败，拍照后报警通知治理员。
不管识别胜利与否，系统都会记录下被识别者的具体资料。
有的系统还有短信扩展功能，家长可在手机上看到认证时所拍的照片以及整个接送过程。
这样，有效防止了儿童被拐大事的发生。
⑤目前，人脸识别技术是生物科技领域在可行性、稳定性和精确性等专业技术指标中数值最高的技术，也是各行各业安全保卫工作中运用最广、效果最好的一种技术。
基于几何特征与深度数据的三维人脸识别
基于几何特征与深度数据的三维人脸识别作者：陈立生王斌斌来源：《电脑知识与技术》2013年第08期摘要：提出一种基于三维点云数据多特征融合的人脸识别方法。
利用深度信息提取人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线；采用曲率分析的方法定位出人脸关键点，针对鼻子等人脸刚性区域，选取并计算了4类（包括曲率、距离、体积和角度）共13维的特征向量作为三维几何特征。
深度图特征采用结合LBP与Fisherface的方法进行提取与识别。
在3DFACE-XMU和ZJU-3DFED数据库上比较了该方法与PCA、LBP等单一方法的识别性能，识别效果有比较明显的提升。
关键词：三维人脸识别；几何特征；深度图像；LBP算子；FisherFace中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）08-1864-051 概述基于二维图像的人脸识别算法经过半个多世纪的发展，已经取得了一定的研究成果。
随着LBP[1]和Gabor[2]等算子的引入，以及子空间方法在人脸识别上的应用，人脸识别进入高速发展的时期。
然而研究表明[3]，受限于所采用的数据形式，二维人脸识别方法不可避免的受到环境（如光照，背景等）和人脸本身（如姿态，表情等）等因素的影响。
因此本课题组赖海滨[4]、刘丹华[5]通过双目立体视觉技术获得了具有良好表征能力的人脸三维点云数据。
该文在此基础上研究了基于点云的三维人脸识别技术。
分别研究了基于几何特征以及基于深度图的三维人脸识别。
该文计算几何特征主要选取人脸的中分轮廓线、鼻尖横切轮廓线作为研究对象。
人脸的中分轮廓线上包括了前额、鼻子、嘴巴和下巴的缩影，呈现出了人脸中最突出的各个器官的轮廓。
鼻尖横切轮廓线上包含了鼻翼点和鼻尖点的信息，能够有效地表达鼻子宽度、鼻尖鼻翼所成角度等信息。
该文在人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线上定位了十三个特征点并根据这些特征点之间的关系计算出几何特征。
该文采用LBP算子提取人脸深度图的纹理特征。
人脸识别技术的研究与设计毕业论文
人脸识别技术的研究与设计毕业论文标题：基于人脸识别技术的研究与设计摘要：随着人脸识别技术的快速发展，其在安全监控、身份验证和图像等领域扮演着重要角色。
本论文旨在研究和设计基于人脸识别技术的系统，提供一种可行的解决方案。
首先，介绍人脸识别的原理和发展趋势。
然后，讨论设计和开发的关键要素，包括图像采集、特征提取、特征匹配和系统性能评估等。
最后，通过实验验证自己所提出的系统在实际应用中的有效性与准确性。
关键词：人脸识别，图像采集，特征提取，特征匹配，系统性能评估引言：人脸作为人类最基本的身份特征之一，一直以来都受到人们广泛关注。
人脸识别技术的发展为人们的生活和工作带来了极大的便利。
与传统的身份验证方法相比，人脸识别技术不需要接触式设备，而是通过对人脸图像的采集、提取和匹配等步骤实现自动识别。
然而，由于人脸图像的干扰、变化和质量等因素的存在，使得人脸识别技术的研究和设计变得复杂而具有挑战性。
本论文旨在对人脸识别技术进行深入研究，并基于所得到的研究成果设计一个高效、准确的人脸识别系统。
论文结构如下：一、人脸识别技术的原理和发展趋势二、系统设计与开发1.图像采集：通过选择合适的设备、摄像头和光线条件，实现高质量的人脸图像采集。
2.图像预处理：对采集的图像进行去噪、归一化和对齐等处理，提高识别系统的性能。
3.特征提取：通过选取适当的特征提取算法，提取人脸图像中的关键特征，并将其转化为数学表示。
4.特征匹配：利用已有的特征数据库与待识别的人脸特征进行比对，并计算相似度得分。
5.系统性能评估：通过对识别系统的准确率、召回率、误识率等指标进行评估，验证其性能以及对抗各种挑战的能力。
三、实验结果与讨论本部分将通过实验验证所设计的人脸识别系统的有效性与准确性，并对系统的性能进行分析。
同时，还将讨论实验结果中存在的问题，并提出解决方案。
结论：本论文针对人脸识别技术的研究与设计进行了全面的探讨。
通过分析人脸识别技术的原理和发展趋势，设计了一个基于人脸识别技术的高效、准确的系统。
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]。
[论文理解]人脸识别论文总结（一）
![[论文理解]人脸识别论文总结（一）](https://img.taocdn.com/s3/m/6c1a37c4370cba1aa8114431b90d6c85ec3a882c.png)
[论⽂理解]⼈脸识别论⽂总结（⼀）Face Recognition Papers Review主要两个贡献，⼀是把fc 的权重存到不同卡上去，称为model parallel ， ⼆是随机选择negative pair 来近似softmax 的分母(很常规的做法)。
Model Parallel ：FC 分类分配到n 台显卡上，每台显卡分C/n 类，每张卡存权重的⼀部分，计算局部每张卡上的exp 和sumexp ，然后交互计算softmax 。
考虑梯度回传问题，这样做梯度也是parallel 的，不同于数据parallel 。
数据parallel 的话求梯度是需要⽤整个W 才能求W 的梯度的，⽽model paralle 因为有了梯度公式，可知：∇logits i =prob i −onehot i这⼀下明朗了，所以求权重W i 的梯度就有∇W i =X T ∗∇logits i不需要整个W 就可以求部分W 的梯度啦。
作者觉得尽管model parallel 了，但softmax 的分母部分还是⼤啊，于是借鉴常⽤的⽆监督⽅法，随机sample negative pairs ，不需要全部的negative pair 就可以估计出softmax的分母了。
主要提出⼀种动态更新权重的池⼦⽅法，⽤单独⼀个特征⽹络来提取特征作为权重，⽽⾮直接学全连接的权重，然后动态更新这个池⼦，就不需要存储⼤量的权重了，加速了训练、。
⽅法其实很朴素。
前⾯那个⽅法是把权重存到不同的GPU 上去，因此，如果ID 越来越多，我们加卡就可以了，但本⽂的⽅法不需要，也是节约成本的⼀个⽅法。
⽅法⼤致如下：准备两个⽹络，P ⽹络⽤来训练，G ⽹络是P ⽹络的moving avg ，不训练，最开始随机初始化池⼦，记好当前batch 的id ，如果id 在池⼦⾥，训练P ⽹络⽤CE Loss ，和cosine loss ，如果不在⽤cosine loss ，训练⼀轮后更新G ⽹络。
基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法
基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法刘皓【摘要】A face detection system based on principal component analysis algorithm and neural net‐work techniques ,a different technique of recognizing the characteristic points was put forward .The de‐tection system was used to feature extraction ,principal component analysis and artificial neural net‐work ,the eigenfaces methods and the algorithm were paid on face recognition .In the algorithm ,the characteristic vectors and the eigenfaces were obtained by recognizing the images from the initial face im‐age set ,and these faces are projected onto the eigenfaces for calculating the weights .These weights cre‐ated a face database to recognize the face by using neural network .The test result showed that the accu‐racy w as 82% ,achieved the ideal result .%当前人脸检测系统主要使用的是基于主成分分析算法和神经网络技术，本文提出了识别不同特征点的另一种技术，所提出的识别系统用来实现特征提取、主成分分析和人工神经网络，即用特征脸和主成分分析算法进行人脸识别．在主成分分析算法中，通过识别初始人脸图像集得到特征向量和特征脸，然后这些人脸被投射到特征脸上以计算权重，这些权重建立人脸数据库以便通过神经网络进行人脸识别．测试结果表明，其准确率达82．1％，达到了理想效果．【期刊名称】《聊城大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(027)004【总页数】5页(P100-104)【关键词】特征脸;特征向量;人脸表情识别;神经网络【作者】刘皓【作者单位】石河子大学图书馆，新疆石河子 832003【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人脸识别是人体生物特征识别技术中最为直观有效的一种方法，因此是高度智化、高速处理的综合性复杂系统.其涉及的领域包含了计算机图形学、计算机视觉、人工智能、模式识别、医学图像处理和分析、图像编码等众多学科领域，具有友好、隐蔽、简便、准确、经济、扩展性良好等优势[1].相关技术可应用于人机交互、安全领域、智能机器人、医疗领域、远程教育、图书馆图书借阅等方面[2].人脸检测是人脸识别系统的重要组成部分，也是一项非常复杂的工作，因为人脸是变化的，包括颜色、姿态、表情等，位置和方向，面部表情包含了丰富的情感信息，是情绪的外在表现.人类有能力识别成千上万的面孔，甚至能推断智力或性格从容貌.图像的识别则是通过使用图像的像素来训练神经网络，Viola和Jones提出一种使用Add Boost Haar分类器的人脸检测技术，研究系统可以根据阈值识别面部表情，该方法可以适用于实时的图像捕获和识别[3].Chibelushi和Bourel讨论了识别人脸检测不同的技术路线，如Canny边缘检测和提取不同形态的技术，提取特征如前额、天庭、嘴和脸颊，提取的这些特征使用反向传播方法为我们提供不同的识别结果[4].在基于人脸表情识别的运动检测算法中提出一种运动光流的高效算法，这种基于光流技术用来提取运动矢量，该算法对分割后的图像帧进行处理并根据运动矢量给出结果[5].常规方法中使用粗糙的轮廓估计技术获得的眉毛、眼睛和嘴巴的轮廓[6]，但面对的是一个复杂的多维可视化模型，开发用于人脸识别的模型是一个困难的任务.本文提出了识别不同特征点的另一种技术，所提出的识别系统用来实现特征提取、主成分分析和人工神经网络，即用特征脸和主成分分析算法进行人脸识别，用人工神经网络来识别面部表情，旨在为人脸识别的广泛应用提供新思路.算法广泛用于人脸识别系统的各个模块，但如何把这些算法结合起来，仍然是一个具有挑战性的问题，特别是对于表情识别的任务，人的面部表情识别系统以不同的方式进行检测并识别面部表情有一定的难度，该系统分为3个主要组成部分，即图像预处理、特征提取和分类[7].所有模块均基于统计的方法，均将使用1个训练集进行训练，根据主成分分析和神经网络技术进行分类.在主成分分析技术中，使用网络摄像等输入传感设备读取人脸以并与计算机通信，特征脸的方法将被用于提取特征向量，该方法基于人工智能技术.人脸表情识别的结构框图如图1所示.在人脸识别框图中每个方块视为一个模块.首先，网络摄像头捕捉到人脸图像，人脸检测模块可以从拍摄图像中检测到人脸，在人脸检测模快中，输入模块存储所捕获的图像，再从图像中发现的脸部区域.在预处理块中，对人脸区域去除不必要的噪音并对图像标准化处理.神经网络训练模块训练图像并对图像进行分类，最后输出人脸的识别的有关的信息[7].1.1 特征脸识别系统在特征脸理论中，首先提取人脸图像的信息，尽可能有效地编码，然后人脸图像与训练数据库作比较，把人脸主成分或数据库中图像的特征向量作为高维空间中的点来处理[8].人脸描述符模块将每个人脸图像自动处理为X×Y象素，以提高人脸识别的性能.人脸图像存储在人脸库中以执行训练集的每个动作，其中人脸库分为训练数据集和测试数据集.本系统的流程如图2所示.原始的人脸图像通过计算压缩成1个最佳的坐标系统，其中每个坐标实际上是1个图像，称之为“特征图像”.任何采集来的人脸图像可以通过对保存为小的权值集合和特征图像的小部分来实现重构[8].1.2 评估方案反向传播前馈架构是基于人脸特征设计的.神经元以层的形式的组织，其包括1个含有4个神经元代表输入变量的输入层，即从前额、天庭、脸颊和嘴的长度中提取数据.还有1个隐藏层包含1个或多个神经元，以解决在捕获非线性数据和输出层包含7个节点表示输出变量的问题，即面部7个表情：愤怒、厌恶、惊讶、快乐、悲伤、恐惧和中性[9].神经网络已经应用于模式识别、鉴定、分类语音等各个复杂领域，特征向量通常作为训练神经网络的输入，在训练算法中，特征向量属于同1个人时输出‘1’，反之输出‘0’，图3显示了神经网络的仿真.该系统首先获取的图像作为输入，并进行图像预处理，在预处理过程中，去除了不必要的噪音并且提供的特征脸.利用主成分分析得到最高特征值的图像，这个图像被提供给神经网络系统用来进行表情识别[8].JAFFE数据库包含10名女性对象及其213个图像的面部表情.每个图像分辨率为256×256像素.7个类别的图像表情(中性，快乐，悲伤，愤怒，厌恶，惊讶，恐惧)是相同的.本试验获取JAFFE数据库几组不同人的不同表情图像，每张图像均在不同时间与姿态下取得.利用这些图像对上述方案进行测试分析.将介绍训练和测试算法程序的运行结果以及神经网络在表情识别方面的性能.用本文提出的方法对选取的样本数据库进行测试，以验证该方法的有效性.样本中每组图像集有7个不同的图像表示不同的表情.所有的图像都进行了均匀背景处理，如图4显示JAFFE数据库的7个不同的面部表情的图像集，表1显示了对各组图像不同表情最终识别情况.所选样本数据库是整个数据库的平均面，可以计算出最高的特征值的特征脸，用于神经网络的图像处理，训练期间，神经网络的权值和阈值进行迭代调整，以减少网络的性能误差.测试结果(表1)显示，其准确率达82.1%，其测试数据集和训练数据集匹配性高，失配的发生率较低(17.9%).本文所提方法比文献[7-13]所提方法提高了3%-9%，但还有很多改进的余地，如，“快乐”类.为了进一步减少这些问题，一个可能的选择是使用更多的数据库图像来增加训练集.表2显示了文献报道中不同方法在JAFFE数据库中的性能，本文所提出的方法的测试结果优于文献报道结果.本文提出的特征脸的方法是主成分分析的方法，即求出特征图像的一小部分的协方差矩阵的特征向量，人脸表情识别是通过所获得的特征向量的特征向量空间，利用神经网络对这些特征向量进行比较.其测试的结果的准确率达82.1%，文献中的各种方法相比，本文得到的识别率都略有提高，达到了理想效果.因此，这2种算法结合进行特征匹配和识别不同的面部表情，结果证明该面部表情识别系统可以进行应用和推广.【相关文献】[1] 王国强,耿伟杰,王元锋.嵌入式人脸识别技术在图书馆的应用[J].山东图书馆学刊, 2012, (4):71-74.[2] 李文.人脸表情识别研究[D].西安:陕西师范大学,2007.[3] Aleksic P S,Katsaggelos A K.Automatic facial expression recognition using facial animation parameters and multistream HMMs[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2006,1(1):3-11.[4] Shan Caifeng,Gong Shaogang,McOwan P W.Appearance manifold of facial expression[J].Lecture Notes in Computer Science,2005,3766:221-230.[5] 吴丹,林学訚.人脸表情视频数据库的设计与实现[J].计算机工程与应用,2004(5):177-180.[6] Jumutc V, Zayakin P，Borisov A. Ranking-based kernels in applied piomedical diagnostics using support vector machine[J]. International Journal of Neural Systems,2011, 21(6) :459-473.[7] Wang Jian,Feng Jian,Han Zhiyan.Locally preserving PCA method based on manifoldlearning and its application in fault detection[J].Control and Decision,2013,28(5):683-687.[8] He X,Yan S,Hu Y,et al.Face recognition using laplacianfaces [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2005,27(3):328-340.[9] Shan C,Gong S,McOwan P W.Facial expression recognition based on local binary patterns: A comprehensive study[J]. Image and Vision Computing, 2011,27(3):803-816. [10] Jumutc V, Zayakin P, Borisov A. Ranking-based kernels in applied biomedical diagnostics using support vector machine[J]. International Journal of Neural Systems, 2011, 21(6) :459-473.[11] Duan H, Xu C F, Xing Z H. A hybrid artificial bee colony optimization and quantum evolutionary algorithm for continuous optimization problems[J]. International Journal of Neural Systems.2010,20(1): 39-50.[12] Oliveira L E S, Koerich A L, Mansano M, et al. 2d principal component analysis for face and facial-expression recognition[J]. Computing in Science and Enginering, 2011,13(3):9-13.[13] Chang C C,Lin C J. LIBSVM:a library for support vector machines[J].ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST),2011.2(3):1-30.[14] Zhi R, Ruan. Facial expression recognition based on two-dimensional discriminant locality preserving projections[J]. Neurocomputing, 2012,71(1):1 730-1 734.[15] Lu J, Plataniotis K N, Venetsanopoulos A N. Regularization of linear discriminant analysis in small sample size scenarios with application to face recognition[J]. Pattern Recognition Letters, 2011,46(2):181-191.[16] Nandakumar K, Chen Y, Dass S C, et al. Likelihood ratio based biometric score fusion[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 47(2): 342-347.。
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。
人脸识别技术研究(毕业论文)
a.特殊物品，包括各种证件和凭证，如身份证、驾驶执照、房门钥匙、印章等；
b.特殊知识，包括各种密码、口令和暗号等；
表1-2人脸识别技术的应用
人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案。现在该技术在安全系统、商业领域和日常生活中都有很多应用，主要有以下几类应用:
1。刑侦破案。当公安部门获得罪犯的照片后，可以利用人脸识别技术,在存储罪 犯照片的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时间和人力物力。还有一种应用就是根据目击证人的描述,先由专业人员画出草图,然后用此图到库里去找嫌疑犯.罪犯数据库往往很大,由几千幅图像组成。如果这项搜索工作由人工完成，不仅效率低，而且容易出错,因为人在看了上百幅人脸图像后，记忆力会下降,而由计算机来完成则不会出现此问题。
c.人类生物特征,包括各种人类的生理和行为特征，如人脸、指纹、手形、掌纹、虹膜、DNA、签名、语音等。
前两类识别方式属于传统的身份识别技术，其特点是方便、快捷，但致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取。特殊物品可能被丢失、偷盗和复制，特殊知识容易被遗忘、混淆和泄露。相比较而言,由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此生物特征是身份识别的最理想依据。基于以上相对独特的生物特征，结合计算机技术,发展了众多的基于人类生物特征的身份识别技术，如NDA识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术、语音识别技术和人脸识别技术等.表1-1为各种生物识别技术的综合比较。
人脸是自然界存在的一种特殊的、复杂的视觉模式，它包含着极其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用的最为普遍的一种方式，其次，人脸图像还能提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。人类在人脸识别中所表现出来的能力是令人惊异的，但是让计算机能够识别人脸，却是非常困难的问题。迄今为止，人脸识别的认知过程和内在机理仍然是一个未解之谜，如何实现一个自动的人脸识别系统仍然是一个悬而未决的难题。
《2024年基于人脸识别的互联网检索技术实现》范文
《基于人脸识别的互联网检索技术实现》篇一一、引言随着互联网技术的迅猛发展，人们在信息检索方面的需求愈发多样化与个性化。
近年来，人脸识别技术以其独特的优势和潜力，正逐渐成为互联网检索技术中不可或缺的一部分。
本文将详细介绍基于人脸识别的互联网检索技术的实现原理及其在多个领域的应用。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物识别技术。
其核心在于通过图像处理和机器学习算法，提取并分析人脸的特征信息，进而实现身份的识别和确认。
人脸识别技术在安全、医疗、互联网等多个领域有着广泛的应用。
三、基于人脸识别的互联网检索技术实现1. 技术原理基于人脸识别的互联网检索技术主要依赖于深度学习和计算机视觉技术。
首先，通过摄像头等设备采集人脸图像，然后利用深度学习算法提取人脸特征信息。
接着，将提取的特征信息与数据库中已存储的人脸特征信息进行比对，从而实现身份的识别和确认。
最后，根据用户的身份信息，进行相应的互联网检索。
2. 技术实现步骤（1）数据采集：通过摄像头等设备采集人脸图像，并对其进行预处理，如去噪、归一化等。
（2）特征提取：利用深度学习算法，从预处理后的图像中提取出人脸特征信息。
（3）特征比对：将提取的特征信息与数据库中已存储的人脸特征信息进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
（4）身份确认：根据比对结果，确认用户的身份信息。
（5）互联网检索：根据用户的身份信息，进行相应的互联网检索，如搜索用户感兴趣的内容、推荐相关服务等。
四、应用领域1. 互联网安全：通过人脸识别技术，可以实现对用户身份的快速验证，提高互联网安全性能。
例如，在登录、支付等敏感操作时，通过人脸识别技术确认用户身份，防止非法操作。
2. 个人信息检索：基于人脸识别的互联网检索技术可以根据用户的面部特征，为用户推荐感兴趣的内容、服务等信息，提高用户体验。
3. 公共安全：在公共场所，如机场、车站等，通过人脸识别技术可以实现对可疑人员的快速排查，提高公共安全性能。
高考语文满分作文范例及解析--水能载舟,亦能覆舟 关于“人脸识别”的担忧
阅读下面的材料，根据要求写作。
9月开学季，许多高校在新生报到期间都引进了人脸识别系统，新生到校不再需要复杂的报到流程，只要通过人脸识别系统便可以轻松完成报到。
同时，为方便考勤，在上课的教室内，学校也安装了人脸识别系统。
但人工智能的功能远不止于此。
据了解，通过人脸识别系统，上课期间学生发呆、玩手机等行为都可以被感知。
此事引发了舆论的广泛争议。
对人脸识别系统进校园，你怎么看?请写一篇作文谈谈你的认识与思考。
要求：自拟标题，自选角度，确定立意：不要套作，不得抄袭：不少于800字。
【试题来源】重庆市2020届高三上学期期中考试语文试题【答案解析】水能载舟，亦能覆舟——关于“人脸识别”的担忧随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化，人工智能正在让生活变得高效。
语音识别、图像识别使身份认证更可信赖，短短几秒就能证明“你就是你”；智能诊疗和自动驾驶，更让人们看到了战胜疾病、减少事故的新机会；人工智能还可以轻松战胜围棋高手，写出优美的诗句……其自主性和创造性正在模糊人和机器的分野。
近日，高校引进人脸识别系统，便捷高效的同时，争议也越老越大。
不得不承认，校园引进人脸识别系统，为新生报到、课堂监督、纪律考勤等方面提供了极大的便利；但是，当隐私侵犯、数据泄露、算法偏见等事件层出不穷时，我们又不得不反思：“刷脸”应用广泛，对隐私权的威胁值不值得重视？“刷脸”进站、“刷脸”支付、“刷脸”签到、“刷脸”执法……人脸识别技术正走进更为广阔的应用场景，与指纹、虹膜等相比，人脸是一个具有弱隐私性的生物特征，因此，这一技术对于公民隐私保护造成的威胁性尤其值得重视。
“人脸图像或视频广义上讲也是数据，如果没有妥善保管和合理使用，就会容易侵犯用户的隐私。
”中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文说。
通过数据采集和机器学习来对用户的特征、偏好等“画像”，互联网服务商进而提供一些个性化的服务和推荐等，从正面看是有利于供需双方的一种互动。
但对于消费者来说，这种交换是不对等的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人脸识别论文（基于特征脸）学生姓名：陈立学号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班摘要生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。
本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下：（1）对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。
（2）介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。
（3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。
关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析第一章人脸识别概述1.1 生物特征识别技术生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。
生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然，多是后天性的。
我们将生理和行为特征统称为生物特征。
常用的生物特征包括:指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸像、声音、笔迹等。
那么，生物特征识别技术是如何进行个人特征识别的呢?生物鉴别的过程分成三个步骤:生物特征数据采样，生物特征提取和特征匹配。
数据采样过程是通过各种传感器对生物特征进行原始数据采集的过程，生物特征提取过程则从传感器采集的数据中抽取出反映个体特性的信息(通常是某种数学上的编码过程)，匹配阶段则是计算生物特征之间的相似性并进行排序和一致性判断的过程。
生物特征识别技术主要有人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等。
生物识别技术在上个世纪己经有了一定的发展，其中指纹识别技术己经趋近成熟，但人脸识别技术的研究目前还处于起步阶段。
指纹、虹膜、掌纹等识别技术都需要被识别者的配合，有的识别技术还需要添置复杂昂贵的设备。
人脸识别则可以用已有的照片或是摄像头远距离捕捉图像，无须特殊的采集设备，系统的成本低。
并且自动人脸识别可以在当事人毫无察觉的情况下即完成身份确认识别工作，这对反恐怖活动等有非常重大的意义。
由于人脸识别技术具有如此之多的优势，因此它的应用前景非常广阔，已成为最具潜力的生物特征识别技术之一。
1.2 人脸识别技术所谓人脸识别，是指对输入的人脸图像或者视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个面部主要器官的位置信息，并且依据这些信息，进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸的身份。
其研究内容包括以下五个方面：（1）人脸检测从不同的背景中检测是否存在人脸，并确定其位置、大小、形状、姿态等信息的过程。
它关系到后续识别工作能否正确进行，并保障最终识别结果的可靠性。
（2）人脸表征确定表示检测出的人脸和数据库中的已知人脸的描述方式。
通常的表示方式包括几何特征（如欧氏距离、曲率、角度等）、代数特征（如矩阵的特征矢量）和固定特征模板等。
（3）人脸鉴别即狭义的人脸识别，就是通常所指的将待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较，得出相关信息。
这一过程的核心是选择适当的人脸表示方式和匹配策略，系统地构造与人脸的表征方式密切相关。
（4）表情/姿态分析即对待识别人脸的表情或姿态进行分析，并对其加以归类。
（5）生理分类对待识别人脸的物理特征进行分类，得出其年龄、性别、种族等相关信息，或从几幅相关的图像中推导出希望得到的人脸图像，如从父母的脸推导出孩子的脸像等。
本论文中的人脸识别主要是指狭义的人脸识别，指将待识别的人脸与数据库中的已知人脸之间进行匹配的人脸鉴别。
人脸识别的目的是让计算机具有通过人脸的特征来鉴别身份的功能。
基于人脸特征的身份识别主要设计到复杂场景中的人脸检测及识别技术，是一种依托于图像理解、模式识别及计算机视觉、统计学和人工智能等高技术的研究方向。
1.3 人脸识别的研究背景及意义在人类社会的发展进入到21世纪的今天，安全问题已经成为困扰人们日常生活的重要问题之一。
社会的发展促进了人的流动性，进而也增加了社会的不稳定性，使得安全方面的需求成为21世纪引起广泛关注的问题。
不论是享受各项服务如网上冲浪、还是居家、办公等都涉及到安全，以往这些行为基本上是通过符号密码来进行安全保护，但是随着服务数量的不断增加，密码越来越多以致无法全部记住，而且密码有时也会被他人所窃取，各种密码被破解的概率越来越高，因为通常由于记忆的原因，人们经常会选用自己或亲人的生日、家庭地址、电话号码等作为密码并长期使用，这些很容易被一些不法分子获取。
可见在现代社会中，身份识别已经成为人们日常生活中经常遇到的一个基本问题。
人们乎时时刻刻都需要鉴别别人的身份和证明自己的身份，以获得对特定资源的使用权或者制权，同时防止这些权限被他人随意的取得。
传统的身份识别方法主要基于身份标识物(如证件、卡片)和身份标识知识(如用户名、密码)来识别身份，这在很长一段时期是非常可靠和方便的识别方法，得到了广泛的应用。
但是，随着网络、通信、交通等技的飞速发展，人们活动的现实空间和虚拟空间不断扩大，需要身份认证的场合也变得无不在。
人们需要携带的身份标识物品越来越多，身份标识知识也变得越来越复杂和冗长在这种情况下，传统身份识别方式的弊端日益彰显。
身份标识物品容易被丢失和伪造，份标识知识容易被遗忘、窃取和破解，而身份标识的重要性又使得一旦失去了身份标识会给标识的所有者甚至整个社会带来重大的甚至难以弥补的损失。
在美国，每年约有上百万的福利款被人以假冒的身份领取;每年发生的信用卡、ATM、移动电话和冒领支票等成的损失达数百亿美元[2]。
面临着这样的状况，人们对身份识别的安全性、可靠性、准确和实用性提出了更高的要求，必须寻求身份识别的新途径。
于是，近年来人类生物特征越来越广泛地用于身份识别，而且生物特征可以更好的进行安全控制，世界各国政府都在大力推进生物识别技术的发展及应用。
与原有的人类身分识别技术(如:个人密码、磁卡、智能卡等)相比，基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。
人类本身具有很多相对独特的特征，如DNA、指纹、虹膜、语音、人脸等。
基于这些相对独特的人类特征，结合计算机技术，发展起众多的基于人类生物特征的人类身份识别技术，如DNA识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术、语音识别技术、人脸识别技术。
人脸识别和其他的生物识别比起来有以下几个优点:1、其他的生物特征识别方法都需要一些人为的行为配合，而人脸识别不需要。
2、人脸识别可应用在远距离监控中。
3、针一对现在的第一、二代身份证，每个身份证都有人脸的正面照片，也就是人脸库将是最完善的，包括人最多的，我们可以利用这个库来更直观、更方便的核查该人的身份。
4、相对于其他基于生物特征识别技术，人脸识别技术具有特征录入方一便，信息丰富，使用面广等优点，同时人脸识别系统更加直接友好。
人脸识别技术作为生物识别技术的一种，以其特有的稳足性、方便性、唯一性等特点被愈来愈多地应用于除安全问题外的各种身份识别领域。
人脸识别技术可应用于以下方面：1.在安全防范领域中的应用社会上有许多重要的部门，如军事、金融、保密等部门都需要对出入人员进行身份识别，以防止信息泄漏和不法现象的发生。
使用该技术可以方便地进行身份识别，而不使被识别者感到不舒服。
2.在犯罪刑侦领域中的应用在刑侦工作中，对罪犯的抓捕是至关重要的一环。
应用人脸识别技术可以依据犯罪嫌疑人的人脸图像对机场、车站、港口等重要交通场所进行监控，从而大大促进了罪犯抓捕工作的开展。
3.在公共事业领域中的应用。
在现代社会，许多领域都需要对人进行身份验证。
如银行、保险、交通等公共事业部门。
采用传统的密码、IC卡等手段和技术对人进行身份验证具有安全性差、易遗失、易伪造等缺点。
而采用人脸识别技术进行身份验证则能够很好地克服传统身份验证手段和技术的缺点。
此外，人脸识别的研究还具有重要的理论研究价值。
由于人脸模式的特殊性，人脸识别的研究涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、认知科学、生理学、心理学等多个学科领域，因此对人脸识别的深入研究能够推动这些基础研究的发展。
1.4 人脸识别理论的发展人脸识别的理论发展大致可以分为三个阶段：第一阶段，以Bertillon,Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。
在Berliton的系统中，用一个简单的语句与数据库中某一张脸相联系同时与指纹分析相结合，提供了一个较强的识别系统。
为了提高脸部识别率，Allen为待识别脸设计了一种有效和逼真的摹写，Parke则利用计算机实现了这一想法，并产生了较高质量的人脸灰度模型。
这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于工作人员，显然这不是一种可以完成自动识别的系统。
第二阶段，是人机交互式识别阶段。
代表性工作有：Goldstion,Harmon和Lesk 用几何参数来表示人脸正面图像。
他们采用21维特征向量来表示人脸面部特征，并设计了这一特征表示法的识别系统。
Kaya和Kobayashi则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征，如嘴唇和鼻之间的距离、嘴唇的高度等。
更进一步地，T.Kanad设计了一个高速且有一定知识引导的半自动回溯系统，创造性地运用积分投影法，从单幅图像上计算出一组脸部特征参数，再利用模式分类技术与标准人脸相匹配。
Kanad的系统实现了快速、实时的处理，是一个很大的进步。
相比之下，Baron 所做的工作少为人所知，他先将图像灰度归一，再利用四个掩膜（眼、鼻、嘴以及眉毛以下的整个脸部）表示人脸，然后分别计算四个掩膜与数据库中每幅标准图像的相应掩膜之间的互相关系数，以此作为判别依据。
总的来说，这两个阶段主要是在20世纪60年代到90年代，这段时间的人脸识别一般都需要人的某些先验知识，无法摆脱人的干预。
早期的人脸识别方法有两大特点：（1）大多数识别方法都是基于部件的，他们利用人脸的几何特征进行识别，提取的信息是人脸主要器官特征信息及其之间的几何关系。
这类方法比较简单，但是很容易丢失人脸的有用信息，从而在视角、表情等变化的情况下，识别能力差。
鉴于这种情况，后来出现了性能较优的模板匹配方法，即根据图像库中的人脸模板与待识别人脸模板在灰度上的相似程度来实现人脸识别，这类方法在一定时期内占据主流。
（2）人脸识别研究主要是在较强约束下的人脸图像识别。
假设图像背景单一或者无背景，人脸图像已知或者很容易获得，因此对现实场景产生的图像处理效果不佳。
第三阶段，主要是进入20世纪90年代，由于高速度性能计算机的出现和各方面对人脸识别系统的迫切要求，人脸识别的研究重新变的热门起来，人脸识别的方法也有了重大突破，进入了真正的机器自动识别阶段，同时涌现了很多著名的人脸识别算法，例如麻省理工学院米提实验室的Turk和Pentland在1991年提出的“Eigenface（特征脸）”方法，Belhumeur等在1997年提出的Fisherface方法是这个时期的两个重要成果，还有好多方法都是基于这两个方法的深入研究。