论文：人脸识别系统的原理与发展
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。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是指通过对人脸图像或视频中人脸进行检测、识别和分析，从而对个体进行唯一辨识的一种生物特征识别技术。
随着科技的不断进步，人脸识别技术已经发展成为一种广泛应用于安全防护、身份认证、智能交通、金融支付、医疗健康等领域的重要技术手段。
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，并经过了几十年的发展，取得了长足进步。
早期的人脸识别技术主要基于几何学方法，通过对面部特征点的提取和测量来进行人脸识别。
然而，这种方法受限于图像质量、光照条件和人脸姿态等因素的影响，其识别准确率较低。
随着计算机视觉和模式识别的快速发展，人脸识别技术逐渐从传统的几何学方法过渡到基于图像和模式识别的方法。
其中，主要应用了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法。
这些方法能够对图像进行更加全面的特征提取和分析，从而提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
近年来，随着深度学习算法的兴起，人脸识别技术迎来了一个新的高峰。
深度学习算法通过构建多层神经网络，能够从大量的图像数据中自动学习人脸的特征表示，进而实现更加精确和高效的人脸识别。
此外，随着硬件设备的不断进步，如图像传感器的提升和计算能力的增强，使得人脸识别技术在实际应用场景中得到更广泛的应用。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全防护领域人脸识别技术在安全防护领域有着广泛的应用。
例如，人脸门禁系统可以有效地控制进出人员，提高场所的安全性；人脸监测系统可以及时发现和报警异常人员，防止恶意活动的发生；人脸视频监控系统可以对视频流进行自动化分析，提供更智能化的安全监控。
2. 身份认证领域人脸识别技术在身份认证领域发挥着重要作用。
传统的身份证、密码等认证方式容易被冒用和破解，而人脸识别技术通过对个体的唯一生物特征进行识别，可以提供更安全和可靠的身份认证方式。
例如，手机解锁、支付验证、银行取款等场景都可以通过人脸识别技术来实现身份的确认和授权。
3. 智能交通领域人脸识别技术在智能交通领域也有着广泛的应用。
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。
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。
人脸识别与身份验证论文素材
人脸识别与身份验证论文素材人脸识别与身份验证人脸识别技术是一种通过分析人脸的生物特征来判别个体身份的技术。
随着科技的发展，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，特别是身份验证方面。
本论文将探讨人脸识别与身份验证的相关素材。
一、人脸识别技术的原理和应用人脸识别技术主要通过采集人脸图像，提取关键特征并将其与预先存储的数据进行比对来实现身份认证。
这项技术的核心是构建人脸特征模型和进行特征匹配。
通过分析人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形状，以及皮肤纹理和颜色等细节信息，可以对个体进行准确的身份识别。
人脸识别技术在现实生活中有广泛的应用。
例如，商店可以利用人脸识别技术对顾客进行身份验证，确保只有注册用户才能进入；机场和车站可以通过人脸识别技术对旅客进行快速安全检查；警察可以利用人脸识别技术来追踪犯罪嫌疑人等。
人脸识别技术不仅提高了安全性，还提供了便利性和效率。
二、人脸识别技术的挑战和问题尽管人脸识别技术已经取得了巨大的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，光照条件的变化会对人脸识别技术造成干扰。
在不同的光照条件下，人脸的阴影、亮度和颜色都会发生变化，这可能导致人脸识别的误识别率升高。
其次，人脸表情的变化也会影响人脸识别的准确性。
人脸识别技术通常建立在静态照片或视频帧上，但在实际应用中，人们的表情是多变的，例如微笑、皱眉等，这些表情变化可能导致人脸识别的失败。
此外，人脸识别技术还面临着个体差异、年龄变化、遮挡物等问题的挑战。
三、人脸识别技术的应用案例人脸识别技术已经在许多行业得到了广泛应用。
在金融领域，银行可以利用人脸识别技术对客户进行身份验证，增强交易的安全性。
在教育领域，学校可以采用人脸识别技术来管理学生的出勤情况，确保学生的安全。
在公共交通领域，地铁和公交系统可以使用人脸识别技术识别乘客，提供更加智能高效的服务。
在安防领域，人脸识别技术可以帮助警方抓捕犯罪嫌疑人，提高社会治安水平。
四、人脸识别技术的前景和发展方向人脸识别技术在未来将继续得到广泛应用和发展。
人脸识别技术的原理与发展前景
人脸识别技术的原理与发展前景近年来，人工智能领域取得了重大进展，其中人脸识别技术成为了讨论的热点之一。
人脸识别技术是一种基于人脸图像和模式识别技术的生物识别技术，能够识别一个人的身份，具有非常广泛的应用前景。
本文将详细介绍人脸识别技术的原理和发展前景。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理是基于人脸的特征信息，通过组合识别方法和生物特征比对算法实现的。
其关键技术有：人脸图像获取、人脸特征提取、特征匹配和识别等。
1、人脸图像获取人脸图像获取是人脸识别技术中的第一步，是指利用图像捕捉设备从自然环境中获取人脸图像的过程。
人脸图像获取设备主要有相机、视频采集设备、红外摄像头等。
2、人脸特征提取人脸特征提取是指从获取的人脸图像中提取出人脸的关键特征信息，用于后续的特征匹配、识别等处理过程。
特征提取算法的多样性和性能直接影响着后续的识别效果。
3、特征匹配特征匹配是人脸识别的核心环节，是指将所提取的人脸特征和已有的特征进行比对，判断是否匹配。
匹配算法的核心是如何衡量两个特征之间的相似程度，包括欧几里得距离、余弦相似度等。
4、识别在特征匹配成功之后，就可以进行身份识别了，即判断人脸图像中的身份是否和已知身份相符。
识别算法包括支持向量机、k最近邻算法等。
二、人脸识别技术的发展前景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也有着越来越广阔的应用前景，其在安保、金融、医疗、教育、智慧城市等领域中都有应用。
以下分别介绍其应用前景：1、安保领域人脸识别技术在安保领域中的应用非常广泛，可以用来识别身份、监控、追踪等，可以大大增强安保能力，提高人员检测的效率。
2、金融领域人脸识别技术在金融领域中可以用于身份验证，包括ATM机、网银等场景，可以实现用户自主办理业务，缩短用户等待时间，提高用户的使用体验。
3、医疗领域人脸识别技术在医疗领域中可以应用于患者身份识别、医生身份验证、病人年龄和性别识别、临床数据采集等，在医疗信息流程中发挥着重要作用。
人脸识别技术的原理与发展前景
人脸识别技术的原理与发展前景人脸识别技术是一项基于生物特征识别的新一代科技，它的发展与应用日益广泛，得到了广泛的关注和应用。
人脸识别技术作为一项基本的生物识别技术，目前已经逐渐渗透到人们的日常生活中，应用范围涵盖安保、金融、医疗、教育、物流、零售等多个领域，它早已不再是一项仅存在于科幻电影中的“黑科技”。
一、人脸识别技术的原理及分类人脸识别技术的原理是基于人脸特征的提取和匹配识别的。
人的面部特征是由肌肉、骨骼、皮肤等多种因素构成的，每个人的面部特征都是独特的，这也是人脸识别技术的基础。
人脸识别技术首先需要对人脸进行图像采集，并对采集到的人脸图像进行预处理，如图像增强、图像对齐等，以保证后续的特征提取与匹配的准确性。
目前，人脸识别技术主要分为三种，一种是基于2D图像的人脸识别技术，该技术通常利用人脸的正面照片进行识别；另一种是基于3D图像的人脸识别技术，该技术一般利用激光三维扫描技术进行人脸拍摄和识别；第三种是基于红外线的人脸识别技术，通常采用红外线摄像机对人脸进行采集，并基于人脸红外线图像进行识别。
此外，针对人脸识别技术应用场景的不同，还出现了一些特殊的人脸识别技术，如口罩下的人脸识别技术、运动中的人脸识别技术等。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术由于其高精准度、高效率、无需与被识别者接触等特点，被广泛应用于各种场景。
一方面，人脸识别技术被应用于安防领域，如高铁站、机场、车站等，发挥安保作用；另一方面，人脸识别技术还被应用于金融领域，如商业银行、保险公司等，提高了金融服务的效率和质量；在医疗、教育、物流、零售等领域，人脸识别技术也有着广泛的应用。
近年来，人脸识别技术在新冠肺炎疫情防控中发挥了重要作用。
例如，在公共交通出入口和食品超市门口等人员密集地方，选用人脸识别系统来执行安检、测温等操作可明显提高工作效率和人流密集的可控性。
三、人脸识别技术的发展前景随着大数据、人工智能和物联网的快速发展，人脸识别技术的应用场景和需求不断增多，人脸识别技术也将得到进一步的发展和完善。
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]。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
人脸识别系统的原理与发展
人脸识别系统的原理与发展1、引言在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。
每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。
然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。
这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。
然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。
即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。
而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。
即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。
这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。
当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。
我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。
2、人脸识别系统概述人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术的发展
人脸识别技术的发展随着信息技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为现代社会中广泛应用的一种技术手段。
人脸识别技术通过对人脸的特征进行提取和比对来实现身份认证、安全监控等多种应用。
本文将探讨人脸识别技术的发展历程以及其在各领域中的应用。
一、人脸识别技术的起源人脸识别技术最早可以追溯到20世纪60年代的计算机视觉研究。
当时的研究主要集中在对人脸图像进行处理和分析，但由于计算机处理能力的限制，人脸识别技术的应用发展受到了很大的限制。
随着计算机技术的飞速发展，特别是图像处理和模式识别技术的进步，人脸识别技术逐渐得到了提升。
二、人脸识别技术的发展进程1. 统计模型方法：早期的人脸识别技术主要采用统计模型方法，通过建立人脸数据库和特征模板库，通过比较相似度来实现人脸识别。
这种方法的缺点是对光照、表情等因素敏感性较高。
2. 结构化方法：为了提高人脸识别的准确性，研究者们开始关注人脸的结构特征。
他们通过提取关键点、轮廓等特征信息，将人脸图像进行结构化建模，实现对人脸的更精准的识别。
3. 深度学习方法：随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术迎来了全新的发展机遇。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型，可以提取更丰富、更准确的人脸特征，并实现对人脸图像的更高精度识别。
三、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术可以应用在安防领域，实现对人员进出的监控和识别。
例如，人脸识别技术可以用于机场、地铁等公共场所的安检，加强对恐怖分子和犯罪分子的识别和防范。
2. 金融领域：人脸识别技术可以应用在金融领域，实现身份认证和支付安全。
例如，人脸识别技术可以用于ATM机的用户认证，保护用户的账户安全；同时，也可以应用于移动支付，提高支付的便捷性和安全性。
3. 教育领域：人脸识别技术可以应用在教育领域，提高学校的安全管理水平。
例如，人脸识别技术可以用于学生考勤系统，实现自动化的考勤管理，提高学校管理效率；同时，也可以用于学生宿舍的出入管理，确保校园安全。
人脸识别技术的发展
人脸识别技术的发展近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术逐渐成为了前沿的研究方向之一。
人脸识别技术通过对人脸图像进行分析和比对，可以用于身份认证、安全控制、社交媒体等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景以及潜在的风险等方面，介绍人脸识别技术的发展。
一、技术原理人脸识别技术是基于机器学习和深度神经网络的，它通过对人脸图像进行特征提取和匹配来实现对个体的识别。
具体而言，人脸识别技术首先会将人脸图像转换为数字化的数据表示，然后通过比对数据库中的样本数据，找到最匹配的个体信息。
这一过程主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配等步骤。
人脸检测是指通过算法识别出图像中存在的人脸区域，一般采用的方法是基于特征值、基于模板或者基于神经网络。
特征提取是提取出图像中的关键特征点，例如眼睛、鼻子和嘴巴等。
特征提取方法主要包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）以及局部二值模式（LBP）等。
特征匹配则是将提取到的特征与数据库中的特征进行比对，通过计算相似度来确定最终的匹配结果。
二、应用场景人脸识别技术在现实生活中已经得到了广泛的应用。
其中，最为常见的应用场景之一是人脸识别的身份认证。
通过人脸识别技术，可以实现在手机、电脑、门禁系统等设备上的身份验证，代替传统的密码或指纹等认证方式。
这种身份认证方式不仅更加便捷，还可以提高安全性，避免密码泄露或者指纹复制等问题。
另外，人脸识别技术在公安领域也得到了广泛的应用。
例如，在视频监控系统中，可以通过人脸识别技术对监控画面中的人脸进行实时分析和比对。
这能够大大提高犯罪侦探的效率，帮助快速锁定嫌疑人。
此外，人脸识别技术还可以应用于失踪人口的寻找，并协助解决其他各类刑事案件。
在商业领域，人脸识别技术也有着广泛的应用前景。
例如，在零售行业，通过人脸识别技术可以实现顾客的识别和分析，从而进行精准的个性化推荐和营销策略。
此外，人脸识别技术还可以在金融领域用于远程开户、ATM取款等场景，提高操作便捷性和安全性。
人脸识别人工智能系统的原理与发展
人脸识别人工智能系统的原理与开展一、引言人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。
它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的开展前景。
2021年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大；二、概述人脸识别系统概述广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别系统功能模块人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中别离出来，并自动地将其保存。
人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。
核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。
搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。
在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
人脸识别的历史与发展(二)
人脸识别的历史与发展引言：在当代科技高速发展的时代背景下，人脸识别技术成为了一个备受关注的话题。
作为一种将人脸图像与身份信息相结合的技术，人脸识别在日常生活中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别的历史起源以及其发展的现状和未来前景。
一、人脸识别的起源人脸识别并非新兴的技术。
其历史可以追溯到二十世纪五六十年代，当时的科学家开始意识到人脸图像具有独特的特征，可以用于识别和辨认。
早期的人脸识别技术主要基于人工测量和比对，效率低下且容易受到环境因素干扰。
然而，随着计算机科学和图像处理技术的发展，人脸识别逐渐实现了自动化和高效化。
二、发展的里程碑20世纪90年代是人脸识别技术发展的重要时代。
1991年，美国的研究人员Eriksson和Jain提出了一种基于特征几何的人脸识别方法，为人脸识别技术的研究奠定了基础。
随后，人脸识别技术在模式识别、计算机视觉和人工智能领域得到广泛应用。
2000年，美国政府启动了一项名为FERET的人脸识别评估项目，在人脸识别领域的研究发展起到了重要推动作用。
此后，人脸识别技术在安全领域的应用越来越广泛，例如在边境安检、监控系统和身份验证等方面。
三、人脸识别的原理人脸识别技术主要通过图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配等步骤来实现。
图像采集是指通过摄像头或摄像机来捕捉目标人脸图像。
图像预处理阶段是对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
特征提取是获取人脸图像中的特征数据，常用的方法有主成分分析法和线性判别分析法。
在特征匹配阶段，将输入的人脸特征数据与已知的人脸特征数据进行比对，以确定身份信息。
四、技术挑战与应用领域尽管人脸识别技术在过去几十年取得了巨大进步，但仍然面临着一些技术挑战。
首先，人脸图像质量、光照条件和角度变化等因素对识别准确性产生较大影响。
其次，隐私和安全问题也是需要解决的关键问题。
然而，随着深度学习和人工智能的迅猛发展，人脸识别技术在安全、商业、医疗等领域得到广泛应用。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是一种基于生物特征识别的技术，通过对人脸图像的分析和比对，实现对个体身份的确认。
近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，人脸识别技术得到了广泛的应用和深入的研究。
本文将从发展历程、技术原理和应用领域三个方面对人脸识别技术进行论述。
一、发展历程人脸识别技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时的技术主要基于传统的图像处理和模式识别算法。
然而，由于计算能力和数据处理能力的限制，其准确度和实用性都不高。
直到上世纪90年代，随着计算机性能的提升和人工智能技术的应用，人脸识别技术开始迎来突破性进展。
随着时间的推移，人脸识别技术在算法和性能上都实现了长足的进步。
例如，基于传统的人脸特征提取和匹配算法的研究，以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等新型算法的出现，使得人脸识别技术的准确度大幅提高。
此外，随着大数据的积累和云计算的普及，人脸识别技术的规模化应用也成为可能。
二、技术原理人脸识别技术的实现基于以下几个关键步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配。
首先，通过图像处理算法，对图像中的人脸进行检测，确定人脸所在的位置和大小。
然后，对检测到的人脸进行对齐，使得人脸在图像中的位置和姿态相对稳定。
接下来，通过特征提取算法，从对齐后的人脸图像中提取出一组特征向量，代表个体独有的生物特征。
最后，通过特征匹配算法，将提取到的特征与数据库中已知的特征进行比对，以确定个体的身份。
除了传统的基于特征提取和匹配的方法外，近年来深度学习技术在人脸识别领域的应用也取得了显著的成果。
通过将大量的人脸图像输入到卷积神经网络中进行训练，并利用网络自动学习到的特征进行人脸识别，可以大幅提高识别率。
三、应用领域人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，安防领域是人脸识别技术最早被采用的领域之一。
通过在公共场所或企事业单位安装人脸识别摄像头，可以自动识别陌生人或黑名单人员，提高安全性和监控效率。
论文：人脸识别系统的原理与发展
人脸识别系统的原理与发展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。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。
本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。
在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。
经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强一课题的来源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。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，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。
二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也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。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是一种通过计算机或其他电子设备来识别和验证人脸特征的技术。
随着科技的不断进步和创新，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对人脸识别技术的发展以及其在物业管理、金融领域和安防监控等方面的应用进行阐述。
一、人脸识别技术的发展随着信息技术的迅速发展，人脸识别技术在过去几十年间取得了巨大的进展。
最早的人脸识别技术主要依靠人工对图像进行分析，速度慢、准确度低。
而现在，借助于计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的技术进步，人脸识别技术已经达到了巨大突破。
首先，人脸检测算法的改进使得人脸识别技术能够更准确地定位和提取人脸图像。
传统的人脸检测算法主要依靠对人脸特征进行规律性描述，但其对不同人脸间的差异性识别效果不佳。
现代的人脸检测算法则采用了深度学习模型，通过多层神经网络的训练和调优，能够更好地识别和提取人脸特征。
其次，人脸识别算法的改进使得人脸识别技术在复杂环境下也能够获得较好的效果。
人脸识别技术的核心是对人脸特征的提取和匹配，传统算法只能在受控环境下取得较好的效果。
而基于深度学习的人脸识别算法能够学习和识别更多不同人脸的特征，从而在不同的光照、角度和表情等条件下也能取得较好的识别结果。
最后，大数据和云计算的发展为人脸识别技术的应用提供了更多的可能性。
大数据技术使得海量的人脸图像可以进行高效的存储和管理，同时也能够提供更多的训练数据，从而进一步提升人脸识别的准确度和鲁棒性。
云计算技术则提供了强大的计算和存储能力，使得人脸识别技术可以在更广泛的场景中实时应用。
二、物业管理领域的应用人脸识别技术在物业管理领域的应用越来越广泛。
传统的门禁系统主要依靠卡片或密码进行身份验证，存在遗失、转借、仿制等风险。
而采用人脸识别技术，只需通过识别人脸图像即可实现身份验证，提高了门禁系统的安全性和便捷性。
此外，人脸识别技术还可以应用于小区或住宅楼的出入管理。
居民只需通过人脸识别系统，即可实现自动识别并打开闸门，避免了传统钥匙和门禁卡的使用，提升了居民的使用体验。
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人脸识别系统的原理与发展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。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。
本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。
在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。
经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强一课题的来源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。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，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。
二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也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。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术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。
3、面部感知系统的重要内容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。
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。
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。
我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。
北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。
这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。
系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。
2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。
鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
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。
三发展方向中国的人脸识别技术发展追至上世纪九十年代末，在经历了“技术引进——专业市场导入——技术完善——技术应用——各行业领域使用”等五个阶段后，到目前为止，随着国内人脸识别技术水平的不断成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域。
人脸识别技术是一门融合生物学、心理学和认知学等多学科、多技术(模式识别、图像处理、计算机视觉等)的新的生物识别技术，可用于身份确认(一对一比对)、身份鉴别(一对多匹配)、访问控制(门监系统)、安全监控(银行、海关监控)、人机交互(虚拟现实、游戏)等，因其技术特征而具有广泛的市场应用前景。
相比于其他识别技术，人脸识别的优势比较明显，主要集中在三个方面：一是自然性，所谓的自然性是指该识别方式同人类(包括其它生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份;具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。
二是非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
三是非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。
现行用于门禁和考勤环境的是一种多光源人脸识别技术，比如飞瑞斯的“辩脸通产品”，已经可以实现在多种完全对人体无伤害的辅助光源的条件下进行人脸识别，支持PC(Windows/Linux)和ARM/DSP(Linux等)系统环境，现今的算法也已经能够保证识别率、识别速度、误识率和拒识率等各项指标的优异性，确保短距离人脸检测捕捉。
人脸识别技术应用是非常广泛的，目前在国内，政府部门和金融行业是人脸识别市场的主要客户，这些机构对安全防护有着很高的要求，而这两个行业的旺盛需求也推动了人脸识别市场的快速发展。
人脸识别市场，除了金融行业、公安监狱、政府行业、边境管制等对保安要求较高的行业外，更为安全可靠易用的身份鉴别手段，从而提升整个网络信息系统的安全性能，有效地遏止各类网络违法犯罪活动。
目前，人脸识别技术在传统的安防领域可以便捷的与原有技术实现紧密的结合，大大提升原有系统的智能化程度、安全性及易用性，拓展了原有系统的应用领域，从而促进了传统产业的技术升级。
从市场发展前景来看，人脸识别技术的发展空间是不可小觑的。
人脸识别系统的市场大小，在很大程度上与人口数量的密度相关，而中国是一个人口高密度国家。
虽然目前国内的人脸识别技术和产品应用还存在技术水平已经相对完善，但市场接受度还处于初级发展阶段等问题，还需要进行大量的市场培育来提升市场认知度。
但相比起早几年前从事人脸识别研发的安防企业所处于尴尬境地已经有了明显改观。
几年前，政府在这方面的关注度和重视度也不高，近几年来政府推广和重视力度也不断加强，物联网的发展、平安城市建设都是很好的发展例子，但任何发展都需要经历一个市场认知到市场接受的过程，在这个过程中，飞瑞斯作为一家致力于钻研、生产人脸识别技术和智能视频分析的发展型企业，将会对考勤、安防、商业、交通等行业的发展起到助推作用。
我们坚信，随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别产品将应用在更多的领域。
我们相信人脸识别技术在未来几年内将会有更广阔的发展空间，也能够为安防领域作为更大的贡献。
参考文献[1] 山世光.面部特征检测与识别的研究与实现.哈尔滨：哈尔滨工业大学，1999年7月[2]蒋遂平.人脸识别技术及应用简介.北京：中国计算机世界出版社，2003年12月[3] 胡迎春等.人脸图像特征点眼睛的定位与提取.柳州：广西工学院学报，2003年3月。