图像处理人脸识别报告
图像处理实验报告
图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。
这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。
D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。
设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。
根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。
直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。
人脸识别实验报告
人脸识别实验报告1. 实验目的本实验旨在通过使用Python编程语言和OpenCV库实现人脸识别的功能，加强对于图像处理技术的理解和掌握，同时也了解了人脸识别技术应用的一些情况。
2. 实验环境•操作系统：Windows 10•Python版本：3.7.0•OpenCV版本：4.4.0除此之外，还需要安装以下Python库：•numpy•pillow3. 实验步骤3.1 数据准备和预处理为了达到更好的人脸识别效果，需要先采集一些训练数据用于模型训练。
本实验采用了LFW数据集中的部分人脸图像作为训练数据，共包含128个人的人脸图像，每个人20张，其中10张用于训练，10张用于测试。
数据集中的原始图像需要先进行预处理，包括将图像转换为灰度图像、对图像进行直方图均衡化（即增强对比度和细节），以及使用Haar级联分类器进行人脸检测，剪裁出人脸部分。
这些步骤可以使用OpenCV库提供的函数轻松完成。
3.2 特征提取和训练模型特征提取是人脸识别的核心步骤。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
本实验采用PCA作为特征提取方法。
将人脸图像进行PCA降维处理后，可以得到人脸图像的特征向量，可以使用这些特征向量来训练人脸识别模型。
在本实验中，使用SVM（支持向量机）算法训练分类模型，将测试图像分类到与其最相似的训练图像。
3.3 人脸识别流程在得到训练模型之后，就可以进行人脸识别操作了。
人脸识别流程主要包括以下几个步骤：•采集待识别的图像，进行预处理。
•提取图像的特征向量。
•使用训练好的分类模型识别人脸图像。
•显示识别结果，即该图像属于训练数据集中的哪一个人。
4. 实验结果经过实验测试，本实验的人脸识别程序达到了较好的识别效果。
在使用LFW 数据集进行测试时，识别准确率达到了80%以上。
5. 实验通过本次实验，学习和掌握了人脸识别相关的基础理论和技术，同时也对于Python编程语言和OpenCV库有了更深入的理解。
人脸识别报告范文
人脸识别报告范文
一、实验的背景与目的
人脸识别是一种比较先进的生物识别技术，是利用计算机视觉和图像
处理技术来识别人的脸部特征，判断两张人脸是否为同一个人。
近年来，
人脸识别技术已经被应用于许多安全领域，如门禁系统、人员身份认证系统、消费系统等等，以确保人们的个人信息安全。
本实验的目的是研究和
比较不同类型的人脸识别算法，以达到准确识别人脸的效果。
二、实验方法与流程
本实验主要利用Python语言进行实现，主要流程如下：
1.数据准备：首先收集一定数量的人脸数据作为测试数据，将其存储
在电脑的硬盘中。
2.算法选择：选择不同类型的人脸识别算法，如PCA、LDA、SVM等等，来实现人脸识别的功能。
3.算法实现：将选定的算法应用到测试数据上，以获得准确的识别结果。
4.结果分析：对比不同类型的算法的准确率，以及分析准确率的影响
因素，以期获得更优良的人脸识别效果。
三、实验结果
1.算法的对比
本实验选择了PCA、LDA、SVM算法进行人脸识别实验，实验结果如下：
(1)PCA算法：PCA算法的准确率为97.7%，本实验中，PCA算法的识别精度较高，但识别速度较慢，耗时较多。
(2)LDA算法：LDA算法的准确率为93.2%。
人脸识别实验报告
人脸识别实验报告摘要：本实验通过使用人脸识别技术，对一组测试样本进行分类和识别。
首先，通过使用PCA降维算法对输入的人脸图像进行特征提取，然后使用支持向量机（SVM）分类算法进行分类。
实验结果表明，人脸识别技术在分类和识别方面取得了较好的效果。
一、引言人脸识别技术是一种将图像处理、模式识别和机器学习等方法相结合的多学科交叉技术。
它广泛应用于安全监控、人机交互、社交网络等领域，拥有广阔的应用前景。
本实验旨在研究人脸识别技术，并通过实验验证其分类和识别效果。
二、实验方法1.数据集准备：从公开数据集中选择合适的人脸图像作为训练集和测试集。
要求数据集包含不同人物的正面人脸图像，并且以文件夹形式存储。
2.数据预处理：读取训练集的人脸图像，将其转换为灰度图像，并进行直方图均衡化处理，增强图像质量。
3.特征提取：使用主成分分析（PCA）算法对图像进行特征提取。
首先，将每个图像的像素矩阵转换为一维向量，然后计算协方差矩阵。
接下来，通过对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
最后，根据特征向量的重要程度，选择前n个主成分作为图像的特征。
4.分类算法：使用支持向量机（SVM）算法进行分类。
将提取的人脸特征向量作为输入样本，通过训练SVM模型，实现对人脸图像的分类和识别。
5.实验评价：使用测试集对分类和识别效果进行评价。
计算分类精度、召回率和F1值等指标，并绘制ROC曲线，分析模型的性能。
三、实验结果与分析实验结果显示，经过训练和测试，人脸识别模型的分类精度达到了90%以上，召回率和F1值也较高。
同时，根据绘制的ROC曲线可知，模型的性能相对稳定，具有较好的鲁棒性。
四、实验总结通过本实验，我们深入了解了人脸识别技术，并验证了其在分类和识别方面的效果。
实验结果表明，人脸识别技术具有较好的应用潜力，可以在实际场景中得到广泛应用。
然而，本实验还存在一些不足之处。
首先，使用的数据集规模较小，可能会对模型的训练和泛化能力产生影响。
人脸识别课设报告
人脸识别课设报告一、引言人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份验证和辨认的技术，它已经广泛应用于各个领域，如人脸解锁、人脸支付、人脸门禁等。
本篇报告将从人脸识别技术的原理、应用场景、算法以及未来发展等方面进行详细阐述。
二、人脸识别技术原理及流程人脸识别技术的原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配四个步骤。
首先，通过摄像头等设备采集人脸图像，然后对图像进行预处理，包括灰度化、归一化、直方图均衡化等操作。
接下来，通过特征提取算法，将人脸图像转换成特征向量，常用的特征提取算法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析法（LDA）等。
最后，将提取到的特征向量与数据库中的已知特征进行匹配，从而实现人脸的识别和辨认。
三、人脸识别技术的应用场景1. 人脸解锁：通过人脸识别技术，可以实现手机、电脑等设备的解锁操作，提高设备的安全性和用户的便利性。
2. 人脸支付：利用人脸识别技术，可以实现线上线下的支付功能，无需携带实体卡片或密码，提高支付的安全性和便捷性。
3. 人脸门禁：将人脸识别技术应用于门禁系统中，可以实现无感知的出入门禁控制，提高安全性和效率。
4. 人脸监控：结合人脸识别技术和监控系统，可以实现对特定人员的追踪和监控，有助于保障公共安全。
四、人脸识别算法1. 主成分分析法（PCA）：通过对人脸图像进行降维处理，提取出最重要的特征信息，从而实现人脸的识别和辨认。
2. 线性判别分析法（LDA）：通过对人脸图像进行线性变换，使得同一类别的人脸图像尽可能接近，不同类别的人脸图像尽可能远离，从而提高人脸识别的准确率。
3. 卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，从原始图像中提取出高层次的抽象特征，用于人脸的识别和辨认。
4. 支持向量机（SVM）：通过构建超平面来实现对人脸的分类和辨别，具有较强的泛化能力和分类性能。
五、人脸识别技术的挑战与未来发展1. 光照变化：光照条件的变化对人脸识别技术的准确性有很大影响，如何解决光照变化对人脸识别的干扰是一个重要的挑战。
人脸识别实验报告模板(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。
2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。
3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。
4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。
- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。
- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。
- 输出检测到的人脸位置信息。
2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。
- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。
- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。
- 将提取到的特征进行归一化处理。
3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。
- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。
- 根据比对结果判断是否为同一个人。
4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。
- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的性能和优缺点。
五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。
- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。
2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。
- 分析特征提取对识别性能的影响。
3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的识别性能。
1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
2. 分析实验结果，得出实验结论。
数字图像处理课程设计--人脸检测
数字图像处理课程设计--人脸检测数字图像处理课程设计报告（人脸检测）姓名：xxx学号：xxxx1 引言随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出，计算机网络中重要信息的存储与提取，都需要可靠的人身鉴别。
身份的识别已经成为一种人们日常生活中经常遇到的问题。
人脸识别作为生物特征识别中成功的应用之一，因为其巨大的商业应用前景，受到越来越多的重视。
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。
近 30 年以来，人脸识别技术有了长足的发展，并且逐步走向实际应用阶段[1]。
2 实验方法2.1 方法综述典型人脸识别系统的实现过程如图2.1所示，一般包括三个步骤:人脸检测、人脸特征提取、人脸识别与验证。
在实现过程中，首先输入图像集，然后用人脸检测模块进行人脸检测。
如果检测到人脸图像，则进行特征点定位，一般以两眼中心为基准，根据两眼距离d，对人脸图像进行归一化处理，归一化处理包含了图像预处理，图像缩放以及有效人脸区域选取等操作。
最后对归一化的人脸图像进行特征提取，送入分类器进行识别，最终获得识别结果[2]。
图像预处理特征提取特征对比(分类器)结果输出图像输入图2.1 人脸识别技术处理流程图在预处理阶段，对图像进行优化，尽可能去除或者减小光照、成像系统、外部环境等对待处理图像的干扰，为后续处理提高质量。
以便使不同的人脸图像尽可能在同一条件下完成特征提取、训练和识别。
人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。
人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。
人脸识别技术实验报告
人脸识别技术实验报告引言：“人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行训练和识别的方法，能够对个体进行辨识和认证。
”这是人脸识别技术的定义，是目前广泛应用于安全领域的一项重要技术。
本文通过实验探讨了人脸识别技术的原理、实现和效果，并提出了对该技术的展望。
1. 实验目的本实验的目的是评估人脸识别技术在身份认证领域的可行性和准确性。
通过实验，我们希望探索人脸识别技术在不同条件下的应用情况，以及其在安全系统中的潜力。
2. 实验过程2.1 数据收集与准备我们使用了一个开源的人脸识别数据集作为实验数据。
该数据集包括不同角度、不同表情和不同光照条件下的1000张人脸图像。
在实验之前，我们对这些图像进行了预处理，包括去除噪声、调整大小和裁剪等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2.2 特征提取和模型训练接下来，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别模型，即卷积神经网络（CNN）来提取人脸图像的特征。
通过对输入图像进行卷积、池化和全连接操作，我们得到了一个具有较低维度的特征向量。
然后，我们使用提取的特征向量训练了一个支持向量机（SVM）分类器。
通过对训练集中的特征向量进行训练和优化，我们得到了一个能够准确分类不同个体的模型。
2.3 实验结果与分析在实验中，我们将训练好的模型应用于测试集的人脸图像上，并评估了模型的识别准确率。
实验结果显示，人脸识别技术在不同条件下取得了令人满意的效果，准确率可达90%以上。
同时，我们对实验数据中的异常情况进行了评估，例如光照不足、面部遮挡和表情变化等。
结果表明，人脸识别技术在应对这些异常情况时仍能保持相对较高的准确性。
3. 实验结论与展望通过本次实验，我们得出了以下结论：首先，人脸识别技术在身份认证领域具有广阔的应用前景。
凭借其快速、准确和非接触的特点，该技术可应用于各种场景，如企业门禁、手机解锁和自助服务等。
在这些领域，人脸识别技术可以提供更为便捷和安全的身份验证方式。
其次，人脸识别技术在不同条件下均表现出较好的稳定性和准确性。
人脸识别实验报告模板
人脸识别实验报告模板实验名称：人脸识别实验实验目的：通过实验，了解和掌握人脸识别的基本原理和方法，能够实现简单的人脸识别功能。
实验原理：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技术。
其基本原理包括以下几个步骤：1. 采集样本：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为样本。
这些图像应包含不同的人脸姿态、光照条件和表情，以提高识别的鲁棒性。
2. 特征提取：接下来，需要对采集到的人脸图像进行特征提取。
常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
3. 特征匹配：通过比较待识别人脸的特征与已知人脸样本的特征，进行特征匹配。
常用的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
4. 决策判定：最后，根据特征匹配的结果，根据一定的判定准则（如阈值）进行决策判定，判断待识别人脸是否属于已知人脸样本中的某一人。
实验步骤：1. 采集样本：使用摄像头采集一组不同人的人脸图像，并存入电脑中。
2. 特征提取：使用PCA算法对采集到的人脸图像进行特征提取，并将特征保存。
3. 特征匹配和决策判定：对于待识别的人脸图像，使用PCA算法提取特征，并与已知人脸样本进行特征匹配。
根据一定的阈值确定识别结果。
4. 实验结果分析：根据实验数据，分析人脸识别实验的准确率和误识率，并讨论可能产生误识别的原因。
实验结果：在我们的实验中，我们采集了10个不同人的人脸图像作为样本，然后将待识别的人脸图像与样本进行特征匹配。
在设置阈值为0.6的情况下，我们得到了以下实验结果：准确率为90%，误识率为10%。
实验总结：通过本次实验，我们了解了人脸识别的基本原理和方法，并通过实际操作实现了简单的人脸识别功能。
在实验过程中，我们发现识别结果受到许多因素的影响，如光照条件、人脸姿态等。
因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素，采用多种方法来提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
同时，还需要保护个人隐私，确保人脸识别技术的合法合规使用。
实验创新点：本次实验的创新点在于我们采用了多种算法进行特征提取和特征匹配，以提高识别准确率和鲁棒性。
人脸识别系统实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术，在各个领域都得到了广泛的应用。
为了深入了解人脸识别技术的原理和应用，提高自己的实践能力，我在某科技公司进行了为期一个月的人脸识别系统实习。
二、实习目的1. 熟悉人脸识别技术的原理和流程。
2. 掌握人脸识别系统的开发过程，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和识别等环节。
3. 提高自己的编程能力和团队协作能力。
三、实习内容1. 人脸识别技术原理实习期间，我首先学习了人脸识别技术的原理。
人脸识别技术主要包括以下几个步骤：（1）人脸检测：通过图像处理技术，从视频流或静态图像中检测出人脸的位置和大小。
（2）人脸预处理：对检测到的人脸进行预处理，包括灰度化、归一化、人脸对齐等。
（3）特征提取：提取人脸图像的特征，如人脸轮廓、纹理、关键点等。
（4）模型训练：利用已标注的人脸数据集，训练人脸识别模型。
（5）人脸识别：将待识别的人脸与训练好的模型进行比对，识别出对应的人脸。
2. 人脸识别系统开发在了解了人脸识别技术的原理后，我开始参与人脸识别系统的开发。
以下是开发过程中的一些关键步骤：（1）数据采集：收集大量的人脸数据，包括不同角度、光照条件、表情等。
（2）数据预处理：对采集到的人脸数据进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、人脸归一化等。
（3）特征提取：采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），提取人脸图像的特征。
（4）模型训练：利用预处理后的数据，训练人脸识别模型。
（5）系统集成：将人脸识别模型集成到系统中，实现人脸识别功能。
3. 实习成果在实习期间，我参与了以下项目：（1）基于Android的人脸识别门禁系统（2）基于Web的人脸识别考勤系统（3）基于Python的人脸识别视频监控系统以上项目均成功实现了人脸识别功能，并具有一定的实用价值。
四、实习体会1. 理论与实践相结合：通过实习，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在理论学习的基础上，通过实际操作，我更好地理解了人脸识别技术的原理和应用。
人脸识别实验报告
人脸识别实验报告人脸识别实验报告引言：人脸识别技术是一种通过计算机对人脸特征进行识别和验证的技术，近年来得到了广泛的应用。
本实验旨在探索人脸识别技术的原理、应用和潜在问题，并通过实验验证其准确性和可靠性。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别的原理，通过对人脸图像的特征提取和匹配来实现。
首先，通过摄像头或图像采集设备获取人脸图像，然后对图像进行预处理，包括灰度化、归一化和增强等步骤。
接下来，使用特征提取算法，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），从图像中提取出关键的人脸特征。
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和匹配，从而确定身份或验证是否为同一人。
二、人脸识别技术的应用1. 安全领域：人脸识别技术可以应用于门禁系统、监控系统和边境安全等领域，提高安全性和便利性。
例如，在机场安检中，人脸识别技术可以快速准确地识别旅客身份，加快通关速度，同时防止恶意伪装和非法入境。
2. 金融领域：人脸识别技术可以应用于银行、支付和ATM等领域，提高身份验证的准确性和安全性。
通过与用户事先录入的人脸特征进行比对，可以防止盗用身份和欺诈行为，保护用户的财产安全。
3. 教育领域：人脸识别技术可以应用于学生考勤、校园门禁和图书馆管理等方面，提高管理效率和准确性。
学校可以通过人脸识别系统自动记录学生的考勤情况，实现无纸化管理，同时确保学生的个人信息安全。
三、人脸识别技术的实验验证为了验证人脸识别技术的准确性和可靠性，我们进行了一系列实验。
首先，我们收集了一组包含不同人脸特征的图像数据集，并进行了预处理。
然后，使用PCA算法对图像数据进行特征提取，并建立了一个人脸特征数据库。
接下来，我们使用不同的测试图像进行实验，通过与数据库中的人脸特征进行比对，判断是否识别正确。
实验结果显示，人脸识别技术在正常情况下具有较高的准确性。
对于清晰、光照均匀的人脸图像，识别率可以达到90%以上。
然而，当面部表情、光照条件和角度发生变化时，识别率会有所下降。
人脸识别训练实验报告
一、实验背景随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别领域的重要分支，已广泛应用于安防监控、智能门禁、手机解锁等领域。
本实验旨在通过人脸识别技术，实现对人脸图像的自动识别与分类，并验证所采用算法的有效性。
二、实验目的1. 熟悉人脸识别技术的基本原理和流程。
2. 掌握人脸图像预处理、特征提取和分类的方法。
3. 评估不同人脸识别算法的性能，并选择最优算法。
4. 实现人脸识别系统的搭建和测试。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 依赖库：OpenCV、dlib、scikit-learn4. 数据集：LFW（Labeled Faces in the Wild）人脸数据集四、实验步骤1. 数据集准备从LFW数据集中选取一定数量的人脸图像，并将其分为训练集和测试集。
其中，训练集用于训练人脸识别模型，测试集用于评估模型性能。
2. 人脸图像预处理对人脸图像进行预处理，包括人脸检测、图像归一化、特征点定位等步骤。
具体操作如下：- 使用OpenCV库中的Haar特征分类器进行人脸检测，提取人脸图像。
- 将检测到的人脸图像进行归一化处理，使图像尺寸统一。
- 使用dlib库进行特征点定位，提取人脸关键点信息。
3. 特征提取采用多种特征提取方法，包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、LBP（Local Binary Patterns）、Eigenfaces等。
将提取到的特征向量存储到训练集中。
4. 分类器选择与训练选择支持向量机（SVM）作为分类器，利用训练集对SVM进行训练。
通过调整参数，优化模型性能。
5. 模型评估使用测试集对训练好的模型进行评估，计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
6. 实验结果分析分析不同特征提取方法和分类器的性能，找出最优方案。
五、实验结果1. 特征提取方法比较通过对比HOG、LBP和Eigenfaces三种特征提取方法的性能，发现HOG和LBP在人脸识别任务中表现较好。
人脸识别的工作总结报告
人脸识别的工作总结报告人脸识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在安防监控、金融支付、智能手机解锁等领域都有着广泛的应用。
作为一种生物识别技术，人脸识别通过对人脸图像进行采集、处理和比对，来实现对个体身份的识别和验证。
本报告将对人脸识别技术的工作原理、应用领域和发展趋势进行总结和分析。
首先，人脸识别技术的工作原理主要包括人脸采集、特征提取和比对识别三个步骤。
在人脸采集阶段，通过摄像头等设备对人脸进行图像采集；在特征提取阶段，利用计算机视觉和模式识别技术，提取出人脸图像中的特征信息；在比对识别阶段，将提取的特征信息与数据库中的人脸特征进行比对，从而实现对个体身份的识别和验证。
其次，人脸识别技术在安防监控、金融支付、智能手机解锁等领域有着广泛的应用。
在安防监控领域，人脸识别技术可以实现对特定人员的实时监控和预警；在金融支付领域，人脸识别技术可以实现无接触的身份验证和支付；在智能手机解锁领域，人脸识别技术可以实现便捷的手机解锁操作。
这些应用不仅提高了工作效率，还提升了安全性和便利性。
最后，人脸识别技术在未来的发展中将面临着一些挑战和机遇。
在技术挑战方面，人脸识别技术需要不断提高识别准确率和速度，以满足实际应用的需求；在隐私保护方面，人脸识别技术需要加强对个人信息的保护，避免被滥用和侵犯。
而在机遇方面，随着人工智能和大数据技术的不断发展，人脸识别技术将有望实现更广泛的应用和更高的智能化水平。
综上所述，人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在安防监控、金融支付、智能手机解锁等领域有着广泛的应用前景。
在未来的发展中，人脸识别技术将不断迎接挑战，不断创新，为社会生活和经济发展带来更多的便利和安全。
人脸识别实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在我国得到了广泛的应用。
为了更好地了解人脸识别技术在实际工作中的应用，我选择了在XX公司进行为期一个月的人脸识别实习。
通过这次实习，我深入了解了人脸识别技术的原理、应用和发展趋势。
二、实习内容1. 人脸识别技术原理学习实习期间，我首先学习了人脸识别技术的原理。
人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
人脸检测是利用图像处理技术从视频中提取人脸区域；人脸特征提取是提取人脸图像的特征点，如人脸的五官、轮廓等；人脸匹配是将待识别的人脸与数据库中的人脸进行比对，判断是否为同一人。
2. 人脸识别系统搭建在实习过程中，我参与了人脸识别系统的搭建。
首先，我学习了Python编程语言和OpenCV库，掌握了人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配的实现方法。
接着，我使用Python编写了人脸识别程序，实现了人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配的功能。
3. 人脸识别系统测试与优化在完成人脸识别系统搭建后，我对系统进行了测试。
测试过程中，我遇到了一些问题，如人脸识别准确率不高、系统运行速度较慢等。
针对这些问题，我通过查阅资料、请教同事等方式进行了优化。
最终，人脸识别系统的准确率和运行速度得到了显著提高。
4. 人脸识别应用案例分析在实习期间，我还学习了人脸识别在各个领域的应用案例。
例如，人脸识别在安防领域的应用，如监控、门禁等；在金融领域的应用，如身份验证、支付等；在智能交通领域的应用，如车辆识别、行人检测等。
三、实习收获1. 技术能力提升通过这次实习，我掌握了人脸识别技术的原理和实现方法，提高了自己的编程能力。
同时，我还学会了如何解决实际问题，如优化系统性能、提高识别准确率等。
2. 团队协作能力在实习过程中，我与其他同事共同完成了人脸识别系统的搭建和测试。
这使我学会了如何与他人沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
3. 行业认知通过实习，我对人脸识别行业有了更深入的了解。
人脸识别 研究报告
人脸识别研究报告人脸识别是一种通过对人脸图像进行分析和比对，确定人脸身份的技术。
它是生物特征识别的一种形式，以其准确性和便利性在安全监控、人脸解锁、身份验证等领域得到广泛应用。
本文将对人脸识别的原理、应用、问题及未来发展进行研究。
首先，人脸识别的原理主要包括特征提取和比对。
特征提取是通过一系列的图像处理算法，将人脸图像中的特征点、曲线等进行提取和分析，得到一个能够描述人脸特征的向量或矩阵。
比对则是将提取到的特征与已有的人脸模板进行比对，确定是否匹配。
其次，人脸识别在安全监控、人脸解锁、身份验证等领域有广泛的应用。
在安全监控方面，人脸识别可以通过对监控视频中的人脸进行即时识别，实现对可疑人员的快速识别和报警。
在人脸解锁方面，人脸识别可以替代传统的密码、指纹等解锁方式，提供更方便的使用体验。
在身份验证方面，人脸识别可以帮助识别出真实身份，防止欺诈和冒充行为。
然而，人脸识别也存在一些问题。
首先，受到环境光线、角度、遮挡等因素的影响，人脸识别的准确性可能受到影响。
其次，人脸识别技术对于双胞胎、年龄变化较大的人等存在一定的识别困难。
此外，由于人脸图像涉及个人隐私，人脸识别技术的使用也存在一些伦理和法律上的问题，需要加强规范和管理。
最后，人脸识别技术在未来有着广阔的发展前景。
随着人工智能、大数据等技术的发展，人脸识别可以实现更准确、更快速的人脸识别，满足更多场景下的需求。
同时，人脸识别还可以与其他技术进行结合，如声纹识别、虹膜识别等，提高整体的识别精度和安全性。
此外，人脸识别技术还可以在个人生活中发挥更多作用，如智能家居、个性化推荐等，为人们提供更加便捷的生活体验。
综上所述，人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。
尽管目前还存在一些问题，但随着技术的不断发展，相信人脸识别会在安全监控、人脸解锁、身份验证等领域持续发挥重要作用，并为人们的生活带来更多便利。
人脸识别实习报告
人脸识别实习报告1. 引言人脸识别作为一项新兴的技术，正在逐渐渗透到我们的日常生活中。
本报告旨在总结我在人脸识别实习期间的学习与实践经验，对该技术进行深入的研究与探讨。
2. 实习背景我所在的公司是一家专注于人脸识别技术研发的企业。
在实习期间，我有机会参与了公司的人脸识别项目，主要负责数据收集、算法调优和测试验证等工作。
3. 数据收集3.1 数据来源我们通过多种途径收集了大量标注有真实人脸图像的数据，包括公开数据集的下载和合作伙伴提供的数据采集。
3.2 数据清洗与预处理由于数据来源的多样性，我们首先对数据进行了清洗与预处理，去除了重复、模糊和低质量的图像，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
4. 算法调优4.1 特征提取与比对算法我们使用了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）来进行人脸特征的提取和比对。
通过对网络的结构和超参数进行调优，我们改善了特征提取的准确性与效率。
4.2 人脸检测算法为了实现对不同尺度和姿态下人脸的准确检测，我们采用了级联人脸检测器，并在实验中以ROC曲线和精确度-召回率曲线等指标评估了算法的性能。
5. 测试验证5.1 评估指标为了客观评估我们开发的人脸识别系统的性能，我们采用了识别准确率、虚警率、漏警率等指标。
5.2 系统集成与效果评估我们将算法与硬件设备相结合，搭建了一个完整的人脸识别系统，并进行了大规模实际场景的测试。
通过与其他系统和方法的对比，我们证实了系统的高准确性和鲁棒性。
6. 实习心得通过这段时间的实习，我对人脸识别技术有了更深入的了解，并学到了许多宝贵的经验和技能。
同时，实习还使我认识到人脸识别技术的发展潜力和应用前景，对我的职业规划产生了积极的影响。
7. 结论本报告总结了我在人脸识别实习期间的工作内容和心得体会，以及对该技术的理论研究和实践应用的认识。
随着人工智能技术的不断进步，人脸识别技术将在更广泛的领域得到应用，对于社会的发展和进步具有重要意义。
我将继续深入学习和研究，为人脸识别技术的发展做出自己的贡献。
人脸识别报告范文
人脸识别报告范文
一、背景
人脸识别技术是一种用于自动识别人脸的技术，它可以根据特征点来
实现人脸识别。
人脸识别在当今的技术世界中具有重要意义，它可以帮助
我们有效地确定一个人，并用于许多应用领域，如门禁系统，网络安全和
身份识别等。
二、人脸识别技术的历史
人脸识别技术的历史可以追溯到上世纪七八十年代，彼时，从照片上
检测出人脸的技术由伊索克拉底学院开发，并被称为“图案识别”。
它使
用了一种模式匹配方法来识别人脸。
20世纪90年代末，随着计算机科学
的发展，计算机视觉技术得到了重大发展，这使得图像处理技术变得更加
可靠和高效。
由此，人脸识别技术也得到了极大的改进，变得更加精确。
三、人脸识别技术的原理
人脸识别技术的原理是基于特征点来实现的。
一个人的脸部可以被分
解为一些特征点，如眉毛、鼻子、嘴巴、眼睛等。
通过特征点可以把一个
人的脸转换为一个特征向量，并与已知的特征向量进行比较，从而实现人
脸识别。
四、人脸识别技术的应用
人脸识别技术在当今的社会中应用非常广泛，它被广泛应用于门禁系统、网络安全和身份识别等领域，用于检测人员身份，以及确保网络安全。
人脸识别系统实验报告
人脸识别系统实验报告人脸识别系统实验报告引言人脸识别系统作为一种先进的生物识别技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用。
本实验旨在探究人脸识别系统的原理、应用以及其在现实生活中的潜在问题。
一、人脸识别系统的原理人脸识别系统是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，来实现对个体身份的识别。
其基本原理是通过摄像头捕捉人脸图像，然后利用图像处理技术提取人脸的特征信息，例如人脸的轮廓、眼睛、鼻子等特征点。
接下来，系统会将提取到的特征与已有的人脸数据库进行比对，从而判断出人脸的身份。
二、人脸识别系统的应用1. 安全领域：人脸识别系统广泛应用于安全领域，如门禁系统、边境检查等。
通过将人脸识别系统与数据库相连，可以实现对特定人员的识别和监控，提高安全性和便利性。
2. 金融领域：人脸识别系统在金融领域的应用也日益增多。
例如，银行可以利用人脸识别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。
此外，也可以用于防止欺诈行为，如通过识别人脸来判断是否存在盗刷信用卡等行为。
3. 教育领域：人脸识别系统还可以应用于教育领域。
例如，学校可以利用人脸识别系统对学生进行考勤，提高考勤的准确性和效率。
同时，也可以用于图书馆的借阅管理，通过人脸识别系统可以方便地识别借阅者的身份。
三、人脸识别系统的潜在问题虽然人脸识别系统在各个领域有着广泛的应用，但也存在一些潜在的问题需要我们关注。
1. 隐私问题：人脸识别系统需要收集和存储大量的人脸图像数据，这可能涉及到个人隐私的泄露问题。
因此，在使用人脸识别系统时，必须要严格遵守相关的隐私保护法律和规定，确保个人隐私的安全。
2. 误识别问题：人脸识别系统在面对一些特殊情况时可能会出现误识别问题。
例如，当人脸图像质量较差、光线不足或者戴着口罩时，系统可能无法准确地识别人脸，从而导致误识别的情况发生。
3. 种族和性别偏差：由于人脸识别系统的训练数据集可能存在种族和性别偏差，导致系统在不同种族和性别的人脸识别上存在一定的误差。
人脸识别项目实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为计算机视觉领域的一个重要分支，已经在安防监控、身份验证、智能门禁等多个领域得到了广泛应用。
为了深入了解人脸识别技术的实际应用，提升自身的技术能力和实践经验，我于近期参加了为期一个月的人脸识别项目实习。
二、实习内容本次实习项目主要围绕人脸识别技术的核心环节展开，包括人脸图片采集、图像处理、人脸特征提取以及人脸识别模型构建等。
1. 人脸图片采集实习初期，我学习了利用摄像头实时捕捉人脸图像的方法。
通过Python编程，我实现了对人脸图片的采集，并成功获取了大量的样本数据。
2. 图像处理技术为了提高人脸识别的准确率，需要对采集到的人脸图像进行预处理。
在实习过程中，我掌握了图像压缩、灰度处理、边缘检测等图像处理技术，并成功将原始图像转换为适合人脸识别的格式。
3. 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的关键步骤。
在实习过程中，我学习了基于深度学习的人脸特征提取方法，并利用TensorFlow框架实现了人脸特征提取模型。
通过对比不同特征提取方法的效果，我掌握了如何选择最优的特征提取策略。
4. 人脸识别模型构建在人脸特征提取的基础上，我进一步学习了基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型构建方法。
通过查阅相关文献，我了解了CNN在人脸识别领域的应用，并成功实现了人脸识别模型。
三、实习成果通过本次实习，我取得了以下成果：1. 掌握了人脸识别技术的基本原理和流程；2. 熟练掌握了Python编程、TensorFlow框架等工具；3. 具备了人脸图像采集、图像处理、人脸特征提取以及人脸识别模型构建等技能；4. 完成了一个基于卷积神经网络的人脸识别项目，并成功应用于实际场景。
四、实习心得1. 人工智能技术发展迅速，人脸识别技术作为其中的一员，具有广泛的应用前景。
通过本次实习，我对人脸识别技术有了更深入的了解，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
2. 实践是检验真理的唯一标准。
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目录一. 设计题目：人脸识别程序设计 (2)二. 实习目的 (2)三. 原理描述 (2)四. 功能实现 (5)五. 实现方法及调试 (5)5.1 ImageDib类设计 (2)5.2继承ImageDib类的FaceDetect类添加 (3)5.3人脸检测模块实现 (3)六. 题目运行结果 (20)七. 参考文献 (21)一. 设计题目：基于vc++的人脸识别二. 实习目的1.通过本次实习初步了解了解人脸识别技术的设计原理。
2.通过使用visual c++语言编写数字图像处理的一些算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力。
3.通过实习锻炼发现问题与解决问题的能力。
三. 原理描述PCA算法的原理：PCA(主成分分析)算法是人脸识别中比较新的一种算法，该算法的优点是识别率高，识别速度快。
1．1 PCA原理令x为表示环境的m维随机向量。
假设x均值为零，即：E[x]=O．令w表示为m维单位向量，x在其上投影。
这个投影被定义为向量x和w 的内积，表示为：而主成分分析的目的就是寻找一个权值向量w使得表达式E[y2]的值最大化：根据线性代数的理论，可以知道满足式子值最大化的训应该满足下式：即使得上述式子最大化的w是矩阵Cx的最大特征值所对应的特征向量。
1．2 主成分的求解步骤在PCA中主要的是要求出使得方差最大的转化方向，其具体的求解步骤如下：(1)构建关联矩阵：Cx=E[x*xT]，Cx∈Pn*n.在实际应用中，由于原始数据的数学期望不容易求解，我们可以利用下式来近似构造关联矩阵：(其中x1，x2，…，xN，是各个原始灰度图像所有象素点对应的向量，N是原始图像的个数)(2)先计算出Cx的各个特征值(3)把特征值按大小排序(4)计算出前m个特征值对应正交的特征向量构成w。
(5)将原始数据在特征向量w上进行投影，即可获得原始图像的主特征数据。
1．3 主成分的求解方法通过上面的分析我们可以知道，对于主成分分析的问题最后转化为求解协方差矩阵的特征值和特征向量的问题，主成分的正交化分解的算法或求XXT特征值问题的算法常用的有雅可比方法和NIPALS方法。
2. Eigenface算法在利用PCA进行特征提取的算法中，特征脸方法(Eigenface)是其中的一个经典算法。
特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。
特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底。
对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，因此又称为特征脸。
利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，因此可以进行人脸识别与合成。
识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸构成的子空间上，比较其与己知人脸在特征空间中的位置，具体步骤如下：(1)初始化，获得人脸图像的训练集并计算特征脸，定义为人脸空间，存储在模板库中，以便系统进行识别；(2)输入新的人脸图像，将其映射到特征脸空间，得到一组关于该人脸的特征数据；(3)通过检查图像与人脸空间的距离判断它是否是人脸；(4)若为人脸，根据权值模式判断它是否为数据库中的某个人，并做出具体的操作。
2.1 计算特征脸设人脸图像I(x，y)为二维N*N灰度图像，用N维向量R表示。
人脸图像训练集为{Ri|i=1，…，M}，其中M为训练集中图像总数，这M幅图像的平均向量为：每个人脸Ri与平均人脸ψ的差值向量是：训练图像的协方差矩阵可表示为：C=AAT.其中，A=[φ1，…φM].特征脸有协方差矩阵C的正交特征向量组成。
对于N*N人脸图像，协方差矩阵C的大小为N2*N2，对它求解特征值和特征向量是很困难的。
一种取而代之的方法是令L=ATA．即协方差矩阵的转置阵，则可以知道此矩阵是M*M(M是训练人脸的数量)的一个较小的矩阵。
首先计算M*M矩阵L的特征向量vi(l=l，…，M)，则矩阵C的特征向量ui(l=1，…，M)由差值图像φi(i=1，…，M)与vi(l=l，…，M)线性组合得到：U=[u1，…，uM]=[[ψ1，…，ψM]T][v1．…，vM]。
实际上，m(m<M)个特征值足够用于人脸识别。
因此，仅取L的前m个最大特征值的特征向量计算特征脸。
四.功能实现基于vc++利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征点定位。
整个识别过程包括人脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
我们所设计的程序的特点是程序段简明易懂，程序运行成功率高，识别效果好。
只要图片质量达到基本清晰度，本程序均可准确无误的将图片中的人脸区域框取出来，为后续的识别鉴别工作提供帮助。
五. 实现方法及调试1.我们先用VC++建立1个.exe的MFC工作空间，通过对其配置和添加定义一个新的类ImageDib，使VC++能够对数字图像进行处理，使这个工作空间适应我们实现人脸识别程序的要求。
ImageDib.h程序代码：class ImageDib{public: //成员变量unsigned char * m_pImgData; //图像数据指针LPRGBQUAD m_lpColorTable; //图像颜色表指针int m_nBitCount;//每像素占的位数private:LPBYTE m_lpDib;//指向DIB的指针HPALETTE m_hPalette;//逻辑调色板句柄int m_nColorTableLength; //颜色表长度（多少个表项）public:int m_imgWidth;//图像的宽，像素为单位int m_imgHeight; //图像的高，像素为单位LPBITMAPINFOHEADER m_lpBmpInfoHead; //图像信息头指针public: //成员函数ImageDib();//构造函数ImageDib(CSize size, int nBitCount, LPRGBQUAD lpColorTable,unsigned char *pImgData); //带参数的构造函数~ImageDib();//析构函数BOOL Read(LPCTSTR lpszPathName); //DIB读函数BOOL Write(LPCTSTR lpszPathName); //DIB写函数int ComputeColorTabal Length(int nBitCount);//计算颜色表的长度BOOL Draw(CDC* pDC, CPoint origin, CSize size); //图像绘制CSize GetDimensions();//读取图像维数void ReplaceDib(CSize size, int nBitCount, LPRGBQUAD lpColorTable,unsigned char *pImgDa ta); //用新的数据替换DIB private:void MakePalette();//创建逻辑调色板void Empt y();}; //清理空间2.再添加新的类FaceDetect继承与ImageDib类，使其能够进行人脸检测算法的实现。
FaceDetect.h程序代码：class FaceDetect : public ImageDib{public:int m_nBitCountOut;//输出图像每像素位数unsigned char * m_pImgDataOut;//输出图像位图数据指针unsigned char * m_pImgDataIn1;unsigned char * m_pImgDataIn2;LPRGBQUAD m_lpColorTableOut; //输出图像颜色表double** m_pSimArray;//相似度矩阵double Cb_Mean;double Cr_Mean;double Cov00;double Cov01;double Cov10;double Cov11;private:int m_imgWidthOut;//输出图像的宽，像素为单位int m_imgHeightOut; //输出图像的高，像素为单位int m_nColorTableLengthOut; //输出图像颜色表长度public:void CalSBound(int top,int bottom,int left,int right);FaceDetect();//不带参数的构造函数FaceDetect(CSize size, int nBitCount, LPRGBQUAD lpColorTable,unsigned char *pImgData1,unsigned char *pImgData2);~FaceDetect();//析构函数void CalMedFl(double **s,int w,int h,int n);void CalSim();/*double Cbmean;double Crmean;double Cov[2][2];int m_nDIBWidth;//图像宽度int m_nDIBHeight;//图像高度RGBQUAD** m_pSource;//原始数据double** m_pSimArray;//相似度矩阵BYTE** m_pBinArray;//二值矩阵bool m_bSimReady;//是否计算好相似度矩阵bool m_bBinReady;//是否计算二值化矩阵CSim();CSim(RGBQUAD **source,int w,int h);*/CSize GetDimensions(); //以像素为单位返回输出图像的宽和高}3.通过对类视图MFC工作空间里添加Message Handler以及设置对应的响应消息添加设置新的函数，使每个分程序功能能在主程序界面实现。
人脸相似度计算模块：void CDemo1View::Onsimilardegree(){ CDemo1Doc *pDoc=GetDocument();//获取文档类指针ImageDib *pDib=pDoc->GetPDib();FaceDetect simcalculation(pDib->GetDimensions(),pDib->m_nBitCount,pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData,NULL);simcalculation.CalSim();FaceDetect::FaceDetect(CSize size, int nBitCount, LPRGBQUADlpColorTable,unsigned char *pImgData1,unsigned char *pImgData2):ImageDib(size, nBitCount, lpColorTable, pImgData1){ m_pImgDataOut=NULL;//输出图像位图数据指针为空m_lpColorTableOut=NULL;//输出图像颜色表指针为空m_nColorTableLengthOut=0;//输出图像颜色表长度为0m_nBitCountOut=0;//输出图像每像素位数为0m_imgWidthOut=0;//输出图像的宽为0m_imgHeightOut=0;//输出图像的高为0m_pImgDataIn1=pImgData1;//m_pImgData;m_pImgDataIn2=pImgData2;Cb_Mean=117.4361;Cr_Mean=156.5599;Cov00=160.1301;Cov01=12.1430;Cov10=12.1430;Cov11=299.4574;}void FaceDetect::Ca lSim(){m_nBitCountOut=8; //灰值化后,每像素位数为8比特m_nColorTableLengthOut=ComputeColorTabal Length(m_nBitCountOut);if(m_nColorTableLengthOut!=0) {m_lpColorTableOut=new RGBQUAD[m_nColorTableLengthOut];for(int i=0; i<m_nColorTableLengthOut;i++){m_lpColorTableOut[i].rgbBlue=i;m_lpColorTableOut[i].rgbGreen=i;m_lpColorTableOut[i].rgbRed=i;m_lpColorTableOut[i].rgbReserved=0;}}int pixelByteIn=3; //输入图像每像素字节数,彩色图像为3字节/像素int lineByteIn=(m_imgWidth*pixelByteIn+3)/4*4;m_imgWidthOut=m_im gWidth; //输出图像的宽高,与输入图像相等m_imgHeightOut=m_imgHeight;int lineByteOut=(m_imgWidth*m_nBitCountOut/8+3)/4*4;m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeight]; int i,j,k,j1,j2,flag;//循环变量,图像的坐标char c_t1[4];for(i=0;i<m_imgHeight;i++){for(j=0;j<m_imgWidth;j++){*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)=255;}}m_pSimArray = new double*[m_imgHeight];for(i=0;i<m_imgHeight;i++)m_pSimArray[i] = new double[m_imgWidth];for(i=0;i<m_imgHeight;i++)for (j=0;j<m_imgWidth;j++){for(k=0;k<3;k++){c_t1[k]=*(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn+k);} int C_b=(int)c_t1[0]&255;int C_g=(int)c_t1[1]&255;int C_r=(int)c_t1[2]&255;double Cb=(128-37.797*C_r/255-74.203*C_g/255+112*C_b/255);double Cr=(128+112*C_r/255-93.786*C_g/255-18.214*C_b/255);double tt=(Cb-Cb_Mean)*((Cb-Cb_Mean)*Cov11-(Cr-Cr_Mean)*Cov10)+(Cr-Cr_Mean)*(-(Cb-Cb_Mean)*Cov01+(Cr-Cr_Mean)*Cov00);tt =(-0.5*tt)/(Cov00*Cov11-Cov01*Cov10);m_pSimArray[i][j]=exp(tt);}CalMedFl(m_pSimArray,m_imgWidth, m_im gHeight,9);double max=0.0;for(i=0;i<m_imgHeight;i++)for (j=0;j<m_imgWidth;j++){if(m_pSimArray[i][j]>max)max=m_pSimArray[i][j];}for( i=0;i<m_imgHeight;i++)for (j=0;j<m_imgWidth;j++){m_pSimArray[i][j]= m_pSimArray[i][j]/max;}for(i=0;i<m_imgHeight;i++)for(j=0;j<m_imgWidth;j++){*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)=(int)(m_pSimArray[i][j]*255);}}人脸轮廓提取模块：void CDemoView::Onboundary(){ CDemoDoc *pDoc=GetDocument();ImageDib *pDib=pDoc->GetPDib();int i,j,thd;CSize size=pDib->GetDimensions();int lineByte=(size.cx+3)/4*4;long pixel_scales=0;for(i=0;i<size.cx;i++){for(j=0;j<size.cy;j++){pixel_scales+=*(p Dib->m_pImgData+j*lineByte+i); }}thd=pixel_scales/(siz e.cx*size.cy);GrayTrans graytrans(size,pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable,pDib->m_pImgData); //调用Binary()对图像进行二值化，缺省状态下阈值graytrans.BinaryImage(thd);//建立一个新视图，显示分割结果CMainFrame* pFrame = (CMainFrame *)(AfxGetApp()->m_pMainWnd);pFrame->SendMess age(WM_COMMAND, ID_FILE_NEW);CDemo1View*pView=(CDemo1View*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView();CDemo1Doc* pDocNew=pView->GetDocument();ImageDib *dibNew=pDocNew->GetPDib();dibNew->ReplaceDib(graytrans.GetDimensions(),graytrans.m_nBitCountOut,g raytrans.m_lpColorTableOut, graytrans.m_pImgDataOut);pView->OnInitialUpdate();pDocNew->SetModifiedFlag(TRUE);pDocNew->UpdateAllViews(pView);}人脸定位模块：void CDemo1View::Onfacelocate(){ CMainFrame* pFrame = (CMainFrame *)(AfxGetApp()->m_pMainWnd);CDemo1View* //获取新建视图指针pView1=(CDemo1View*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView();pFrame->MDINext();CDemo1View*pView2=(CDemo1View*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView();CDemo1Doc* pDoc1=pView1->GetDocument();CDemo1Doc* pDoc2=pView2->GetDocument();//获取新文档中的ImgCenterDib类对象指针ImageDib *pdib1=pDoc1->GetPDib();ImageDib *pdib2=pDoc2->GetPDib();ImageDib *pdibtemp;if(pdib1->m_nBitCount==24){ //处理一幅彩色和一幅二值图像if(pdib2->m_nBitCount==24){::MessageBox(0,"需要一幅二值图像",MB_OK,0);return ;}}else{if(pdib2->m_nBitCount==24){pdibtemp=pdib1;pdib1=pdib2;pdib2=pdibtemp;}else{::MessageBox(0,"需要一幅彩色图像",MB_OK,0);return ;}}CSize size=pdib1->GetDimensions();int lineByte=(size.cx+3)/4*4;int lineByte1=(size.cx*3+3)/4*4;int i,j;double* temp=new double[pdib1->m_imgWidth];int count;for(i=0;i<pdib1->m_imgWidth;i++){count =0;for(j=0;j<pdib1->m_imgHeight;j++){if(*(pdib2->m_pImgData+j*lineByte+i) == 255) count++;}temp[i]=count;}int max = 0;int pos = -1;for(i=0;i<pdib1->m_imgWidth;i++){if(temp[i]>max){max= temp[i];pos = i;}}for(i=0;i<pdib1->m_imgWidth;i++){temp[i]= temp[i]/max;}int left,right,top,bottom;for(i=pos;i>=0;i--){if( temp[i]<0.2||i==0){left =i;break;}}for(i=pos;i<pdib1->m_imgWidth;i++){if(temp[i]<0.2||i==pdib1->m_imgWidth-1){right =i;break;}}double* temp1=new double[pdib1->m_imgHeight];for(j=0;j<pdib1->m_imgHeight;j++){count =0;for(i=0;i<pdib1->m_imgWidth;i++){if(*(pdib2->m_pImgData+j*lineByte+i) == 255) count++;}temp1[j]=count;}max = 0;pos = -1;for(i=0;i<pdib1->m_imgHeight;i++){if(temp1[i]>max){max= temp1[i];pos = i;}}for(i=0;i<pdib1->m_imgHeight;i++){temp1[i]= temp1[i]/max;}for(i=pos;i<pdib1->m_imgHeight;i++){if( temp1[i]<0.2||i==0){top =i;break;}}bottom=top-(right-left)*1.2;人脸内部轮廓提取模块：void CDemo1View::Oninnerboundary(){ int right,left,top,bottom;top=93-5 ;bottom=360+5;left=74-5;right=296+5;CDemo1Doc *pDoc=GetDocument();ImageDib *pDib=pDoc->GetPDib();FaceDetect BoundaryDetect(pDib->GetDimensions(),pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData,NULL);BoundaryDetect.CalSBound(top,bottom,left,right);//建立一个新视图，显示结果CMainFrame* pFrame = (CMainFrame *)(AfxGetApp()->m_pMainWnd);pFrame->SendMessage(WM_COMMAND, ID_FILE_NEW);CDemo1View*pView=(CDemo1View*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView();CDemo1Doc* pDocNew=pView->GetDocument();ImageDib *dibNew=pDocNew->GetPDib();dibNew->ReplaceDib(BoundaryDetect.GetDimensions(),BoundaryDetect.m_nB itCountOut,BoundaryDetect.m_lpColorTableOut,BoundaryDetect.m_pImgDataOut);pView->OnInitialUpdate();pDocNew->SetModifiedFlag(TRUE);pDocNew->UpdateAllViews(pView);}void FaceDetect::CalSBound(int top,int bottom,int left,int right){ m_nBitCountOut=8; //灰值化后,每像素位数为8比特m_nColorTableLengthOut=ComputeColorTabal Length(m_nBitCountOut);if(m_nColorTableLengthOut!=0){m_lpColorTableOut=new RGBQUAD[m_nColorTableLengthOut];for(int i=0; i<m_nColorTableLengthOut;i++){m_lpColorTableOut[i].rgbBlue=i;m_lpColorTableOut[i].rgbGreen=i;m_lpColorTableOut[i].rgbRed=i;m_lpColorTableOut[i].rgbReserved=0;}}int pixelByteIn=3; //输入图像每像素字节数,彩色图像为3字节/像素int lineByteIn=(m_imgWidth*pi xelByteIn+3)/4*4;m_imgWidthOut=m_imgWidth; //输出图像的宽高,与输入图像相等m_imgHeightOut=m_imgHeight;int lineByteOut=(m_imgWidth*m_nBitCountOut/8+3)/4*4;m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeight];int i,j,k,l,j1,j2,flag; //循环变量,图像的坐标double **result;result = new double*[m_imgHeight];for(l=0 ; l<m_imgHeight; l++){result[l] = new double[m_imgWidth];for(j=0; j<m_imgWidth; j++)result[l][j] = *(m_pImgDataIn1+l*lineByteIn+j*pixelByteIn+2);} for(i=0; i<m_imgHeight; i++)for(j=0; j<m_imgWidth; j++){double r,g,temp;temp = *(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn)+*(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn+1)+*(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn+2);r = (double)*(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn+2)/temp;g = (double)*(m_pImgDataIn1+i*lineByteIn+j*pixelByteIn+1)/temp;if(g<0.398 && g > 0.246 && r<0.664 && r>0.233 && r>g &&g>=0.5*(1-r)){*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)=255;}else *(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)=0;}for(i=top+2; i<bottom-2; i++)for(j=left+2; j<right-2; j++){result[i][j] =(0-2.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-2)*lineByteOut+j-2)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-2)*lineByteOut+j-1)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-2)*lineByteOut+j)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-2)*lineByteOut+j+1)) +(0-2.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-2)*lineByteOut+j+2)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-1)*lineByteOut+j-2)) +(8.0/24.0) *((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-1)*lineByteOut+j)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i-1)*lineByteOut+j+2)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pI mgDataOut+i*lineByteOut+j-2)) +(8.0/24.0) *((unsigned char)*(m_pImgDataOut+i*lineByt eOut+j-1)) +(1.0) *((unsigned char)*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)) +(8.0/24.0) *((unsigned char)*(m_pImgDataOut+i*lineByt eOut+j+1)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j+2)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+1)*lineByteOut+j-2)) +(8.0/24.0) *((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+1)*lineByteOut+j)) +(0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+1)*lineByteOut+j+2)) +(0-2.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+2)*lineByteOut+j-2)) + (0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDat aOut+(i+2)*lineByteOut+j-1)) + (0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+2)*lineByteOut+j)) + (0-4.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+2)*lineByteOut+j+1)) + (0-2.0/24.0)*((unsigned char)*(m_pImgDataOut+(i+2)*lineByteOut+j+2));} for(i=0;i<m_imgHeight;i++){for(j=0;j<m_imgWidth;j++){*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)=255;}}for(i=top+1; i<bottom-1; i++)for(j=left+1; j<right-1; j++){int positive = 0;int negtive = 0;for(int m=-1;m<=1;m++)for(int n=-1;n<=1;n++)if(m!=0 || n!=0){if(result[i+m][j+n]<-5)negtive++;if(result[i+m][j+n]>=5)positive++;}if(positive>2 && negtive>2){*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j) = 0;}} if(result!=NULL){for (int i=0 ;i<m_imgHeight;i++)if(result[i]!=NULL) delete result[i];delete result;}}六. 题目运行结果程序运行结果如下图：七. 参考文献1.《使用数字图像处理与分析》2008，中国农业出版社，清华大学出版社，主编：陈兵旗，副主编：孙明2.《MATLAB6.X图像处理》2002，清华大学出版社，孙兆林3.《计算机图像处理与识别技术》2001，高等教育出版社，王耀南，李树涛，毛建旭。