人脸识别技术研究本科毕业论文
人脸识别技术设计论文
人脸识别算法摘要人脸自动识别是模式识别领域的一项热门研究课题,有着十分广泛的应用前景。
本文对人脸位置矫正,人脸的特征提取和识别这些方面进行了研究,并提出了相应的实现算法。
人脸位置矫正作为人脸检测定位的一个环节,在计算机人脸识别中具有重要的意义。
本文第二章提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法,它是针对人眼灰度变化特点、人眼几何形状特征及双眼的轴对称性而设计的。
实验结果表明,该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正,并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。
本文第三章提出了一种基于神经网络的主元分析人脸图像识别方法。
该方法利用非线性主元分析神经网络对人脸图像提取人脸特征(矢量),并在BP神经网络上实现了对人脸图像的识别。
实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。
关键词人脸位置矫正,人脸特征提取,人脸识别,神经网络,灰度图像,图像块纵向复杂度,主元分析法,1-iThe Design and Implementation of Algorithms for Human FaceRecognitionAbstractThe automatic recognition of human faces is a hot spot in the field of pattern recognition , which has a wide range of potential applications . As the results of our in-depth research ,two algorithms are proposed : one for face pose adjustment , the other for facial feature extraction and face identification .Face pose adjustment , as a loop of human face location, is very important in computer face recognition. Chapter 2 of this thesis presents a new approach to automatic face pose adjustment on gray-scale static images with a single face . In a first stage , the right positions of eyes are precisely detected according to several designed parameters which well characterize the complex changes of the gray parameter in and around eyes and the geometrical shape of eyes . During the second stage , based on the location and the symmetry feature of eyes , the inclination angle is calculated and the face position is redressed . The experimentation shows that the algorithm performs very well both in terms of rate and of efficiency . What’s more , due to the precise location of eyes , the apples of the eyes are detected .In chapter 3, a novel approach to human face image recognition based on principal component analysis and neural networks has been proposed . By using BP neural networks , human face images are successfully classified and recognized according to the output of BPNN whose input is the eigenvector extracted from the human face images via nonlinear principal1-iicomponent analysis of a single layer neural network . Simulation results demonstrate the effectiveness and stability of the approach .KeywordsFace Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image Block, Principal Component Analysis1-iii致谢首先要感谢我的毕业设计导师曹文明教授,他是我在人脸识别领域研究的启蒙老师。
人脸识别 毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别:技术的进步与隐私的考量人脸识别技术是近年来快速发展的一项领域,它的应用范围涉及到安全监控、身份验证、智能手机解锁等诸多领域。
然而,随着这项技术的普及和应用,人们开始关注其中的隐私问题。
本文将探讨人脸识别技术的发展、应用场景以及对隐私的影响。
一、人脸识别技术的发展人脸识别技术源于计算机视觉领域,其目的是通过分析和识别人脸图像中的特征,来实现对人脸的自动识别。
随着计算机硬件和算法的不断改进,人脸识别技术在准确度和速度方面取得了巨大的突破。
现在,人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、边境检查、身份验证等领域。
二、人脸识别技术的应用场景1. 安全监控:人脸识别技术在安全监控领域具有重要的应用。
通过将人脸图像与数据库中的照片进行比对,可以实现对特定人员的追踪和监控。
这种技术在公共场所的安全保障方面发挥了重要作用。
2. 身份验证:人脸识别技术在身份验证领域也得到了广泛应用。
无论是解锁智能手机还是进入某些场所,人脸识别技术都可以提供一种便捷的身份验证方式,取代传统的密码或卡片。
3. 人机交互:人脸识别技术还可以用于改善人机交互体验。
例如,智能电视可以通过人脸识别技术自动调整画面亮度和音量,以适应观看者的需求。
三、人脸识别技术对隐私的影响尽管人脸识别技术在许多领域都带来了便利和安全,但它也引发了人们对隐私的担忧。
首先,人脸识别技术需要大量的个人生物信息,如面部特征和身份信息,这可能会导致这些信息被滥用或泄露。
其次,人脸识别技术的准确度和误识率仍然存在一定的问题,可能会导致误认和冤假错案的发生。
此外,人脸识别技术的使用范围越来越广泛,可能会对个人的行踪和习惯进行跟踪和分析,进一步侵犯个人隐私。
面对这些问题,我们需要在技术发展和隐私保护之间寻求平衡。
一方面,政府和企业应加强对人脸识别技术的监管和管理,确保其合法、合规的使用。
另一方面,个人也应提高自身的隐私保护意识,避免随意泄露个人生物信息。
毕业设计 人脸识别
毕业设计人脸识别人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用和研究,尤其是在安防领域。
作为一种非接触式的生物识别技术,人脸识别具有许多优势,如高精度、方便快捷等。
因此,越来越多的机构和企业开始将人脸识别技术应用于各个领域,比如门禁系统、手机解锁、支付验证等。
在这样的背景下,我选择了人脸识别作为我的毕业设计课题。
首先,我将对人脸识别技术的原理和算法进行深入研究。
人脸识别技术主要包括人脸检测、特征提取和匹配三个步骤。
在人脸检测阶段,我们需要使用一些图像处理的方法,如Haar特征、卷积神经网络等,来准确定位和提取人脸区域。
接下来,在特征提取阶段,我们需要将人脸图像转化为一组特征向量,这些特征向量能够准确地描述人脸的特征。
最后,在匹配阶段,我们需要将待识别的人脸特征与数据库中的特征进行比对,找出最相似的人脸信息。
通过对这些算法的研究和实践,我将能够更好地理解人脸识别技术的工作原理,并能够根据实际情况进行优化和改进。
其次,我将设计一个基于人脸识别的门禁系统。
门禁系统是人脸识别技术的一种常见应用场景。
通过将人脸识别技术应用于门禁系统中,可以实现更加安全和便捷的进出管理。
在设计过程中,我将考虑到系统的稳定性、安全性和实用性。
首先,我将选择一些高质量的摄像头和传感器,以确保图像的清晰度和准确性。
其次,我将设计一个完善的数据库系统,用于存储和管理人脸信息。
同时,我还将考虑到系统的实时性和响应速度,以确保快速准确地识别出合法用户。
最后,我还将加入一些智能化的功能,比如活体检测和表情识别等,以提高系统的安全性和可靠性。
另外,我还计划进行一些实验和测试,以验证人脸识别技术的性能和可靠性。
在实验过程中,我将使用一些公开的人脸数据集,并结合一些评价指标,比如准确率、召回率和误识率等,来评估人脸识别算法的性能。
通过这些实验和测试,我将能够更好地了解人脸识别技术的优势和局限性,并能够根据实际情况进行优化和改进。
最后,我将总结和归纳我的毕业设计成果,并撰写一篇详细的论文。
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。
人脸识别本科毕业设计
人脸识别本科毕业设计人脸识别本科毕业设计在当今科技发展迅猛的时代,人脸识别技术已经成为一个热门的话题。
随着智能手机、安防系统、支付系统等的普及,人脸识别技术开始渗透到我们的日常生活中。
作为一名计算机科学专业的本科生,我决定选择人脸识别作为我的毕业设计课题。
首先,我将介绍人脸识别技术的原理和应用。
人脸识别技术是通过计算机对人脸图像进行分析和比对,从而识别出人脸的身份。
这一技术主要基于计算机视觉和模式识别的理论,通过提取人脸的特征点、纹理和几何信息等来实现。
目前,人脸识别技术已经广泛应用于安全领域、金融领域、社交媒体等各个行业。
接下来,我将介绍我设计的人脸识别系统的具体实现。
首先,我将从数据集的收集和预处理开始。
为了训练和测试我的系统,我需要收集一定数量的人脸图像,并对这些图像进行预处理,包括去除噪声、对齐和归一化等。
然后,我将使用深度学习算法来构建我的人脸识别模型。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次的神经网络结构来提取特征并进行分类。
在我的系统中,我将使用卷积神经网络(CNN)来提取人脸图像的特征,并使用支持向量机(SVM)来进行分类。
最后,我将对我的系统进行训练和测试,并评估其性能。
在设计过程中,我还将考虑一些实际应用的问题。
例如,人脸识别系统在不同光照条件下的鲁棒性如何?在人脸图像中存在的遮挡和表情变化如何影响系统的性能?我将通过实验和分析来回答这些问题,并尝试提出一些改进的方法。
此外,我还将关注人脸识别技术的伦理和隐私问题。
人脸识别技术的广泛应用引发了一系列关于个人隐私和数据安全的担忧。
我将研究当前的隐私保护措施,并提出一些解决方案,以确保人脸识别技术的合理使用和保护用户的隐私权。
最后,我将总结我的毕业设计,并展望人脸识别技术的未来发展。
人脸识别技术作为一种前沿的技术,具有广阔的应用前景。
随着人工智能和深度学习的不断发展,人脸识别技术将变得更加准确和智能化。
然而,我们也需要加强对人脸识别技术的监管和管理,以确保其合法、公正和安全的应用。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术,包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展,为人脸识别技术的广泛应用提供了可能,所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景,如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下:1)介绍了人脸识别技术的基础知识,包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难,并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段,经过了图象的颜色处理,图像的几何归一化,图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后,就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法,本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本,再通过对样本的训练,得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取,并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法,对两者的性能进行了对比,得出后者的准确度和实时性均大于前者,最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合,不仅能大幅度降低识别时间,而且还相互补充,有效的提高了识别率。
关键词:人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract:Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words:Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析(2DPCA) (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献: (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步,特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展,以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别,使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
【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
人脸识别技术毕业论文
人脸识别技术毕业论文本科毕业设计说明书(论文) 第 1 页共 27 页 1 引言1.1 研究背景和意义随着社会的进步,对身份识别技术的需求越来越大。
尤其在安全、经济以及商贸[1]等领域,这种识别技术的需求更是无处不在。
即使在生活中,我们也要经常验证或被验证他人或自己的身份来保证我们的人身、财产以及信息的安全。
如今,社会在不断的进步,社会的生产、生活等方面也有了很大的提高,这就使得对人们身份的认证有了更高的要求。
传统的个人身份识别主要是通过其本身的标识物品等方式来实现的,如证件、口令或钥匙等。
这些传统识别方法很容易被忘记或者被伪造,而且它们更无法区别所有人与冒充者,他人获得后也可以拥有相同的权利,从而使得真正的持有者蒙受巨大的损失。
例如,当他人获得自己的银行卡和密码后就可以通过自动取款机来盗取金钱。
基于这些原因,使得传统识别方法已经跟不上时代的脚步,满足不了当代人们的安全需求。
而人们本身拥有的面部特征、指纹、虹膜等都能够唯一的标识个人的身份。
这些属性具有固定不变性和个体差异,利用这一属性可以有效的、可靠的、稳定的对个人身份进行识别,而基于面部特征的识别相对于基于其它特征的识别更容易实现,也更容易被接受,从而被广泛的研究与应用。
该技术在现代社会具有非常重大的研究意义,例如,通过人脸识别确认犯罪分子。
另外采用人脸识别设计的自动取款机,通过人脸识别来判断用户是否为本人。
人脸识别的出现使得人们的信息和财产的安全有了很大的提高。
人脸识别涵盖了图像处理、模式识别、神经网络、计算机视觉、生理学以及数学等诸多学科,是一项非常综合的技术,它的应用正随着社会的进步与日俱增。
1.2 人脸识别技术的应用人脸识别的出现在一定程度上缓解了人们对于身份识别的巨大需求。
以下的几个领域是人脸识别研究方向的重点:(1)在公安方面,人脸识别可以帮助公安干警刑侦破案。
公安部门根据获得的疑犯照片与档案库里的疑犯照片进行比对,可以迅速的确定疑犯身份,从而提高破案的效率。
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。
人脸识别毕业设计(一)2024
人脸识别毕业设计(一)引言概述:人脸识别技术作为一项以人脸为特征进行身份识别的技术,已经在各个领域得到广泛应用。
本文旨在探讨人脸识别技术在毕业设计中的应用,通过分析和研究相关理论和实践案例,深入分析人脸识别技术的原理、特点以及存在的问题与挑战,为毕业设计的实施提供指导。
正文内容:1. 人脸识别技术的原理- 人脸特征提取算法分析- 人脸检测与定位技术介绍- 人脸特征匹配与识别原理解析- 数据库存储与管理方法探讨- 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较2. 人脸识别技术的应用场景- 人脸识别在公共安全领域的应用- 人脸识别在社交娱乐领域的应用- 人脸识别在金融行业的应用- 人脸识别在智能家居领域的应用- 人脸识别在医疗健康领域的应用3. 人脸识别技术存在的问题与挑战- 鲁棒性和准确性的平衡问题- 光照、姿态和表情等因素的干扰- 隐私与安全性问题的考虑- 大规模人脸数据集的获取与管理- 在特定人群中的适用性和可靠性问题4. 人脸识别技术的改进方法与思路- 基于深度学习的人脸识别算法研究- 多模态信息融合技术的应用- 非刚性人脸对齐与图像增强技术的优化- 基于人脸属性的识别方法探索- 迁移学习在人脸识别中的应用研究5. 人脸识别技术的发展前景与建议- 人脸识别技术在社会发展中的作用和前景- 高性能硬件在人脸识别技术中的应用- 用户体验与用户隐私平衡的考虑- 加强人脸识别技术的标准化建设- 探索人脸识别技术与其他技术的结合总结:本文围绕人脸识别技术的应用于毕业设计进行了深入的研究和分析,从技术原理、应用场景、问题与挑战、改进方法以及发展前景等各个方面进行了探讨。
尽管人脸识别技术还存在一些问题和挑战,但是其在各个领域的应用前景广阔。
为了保证人脸识别技术的可靠性和合规性,需要进一步加强标准化建设和隐私保护措施,并探索与其他相关技术的相互融合与应用。
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。
人脸识别技术研究本科毕业论文
除了以上应用外,人脸识别技术还可以用于视频会议、机器人的智能化研究等方面。尤其从美国9.11事件后,人的身份识别问题更是提升到了国家安全的角度,如何利用人脸信息迅速确定一个人的身份成了各个国家重点研究的技术。
Abstract
Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief,people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm,face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time,it is difficult to implement face recognition using computers. First,human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces,Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture,and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method,which concept can be summarized as ofllows.
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进行人脸的检测、分析和识别的技术。
随着计算机技术的不断发展和应用的广泛,人脸识别技术被广泛应用于安全监控、刑侦破案、人机交互等领域。
本文将对人脸识别技术的原理、应用和发展前景进行研究和分析。
首先,人脸识别技术的原理主要分为三个步骤:人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
在人脸检测的过程中,通过对图像的分析和处理,确定图像中是否存在人脸。
接下来,在人脸特征提取的过程中,通过对检测到的人脸进行分析,提取出人脸的特征信息,如眼睛、鼻子、嘴巴等特征点的位置和尺寸。
最后,在人脸匹配的过程中,将提取到的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比较和匹配,以确定人脸的身份。
其次,人脸识别技术在实际应用中有广泛的应用前景。
首先,在安全监控领域,人脸识别技术可以应用于公共场所的出入口监控、机场、地铁等重要区域的安全检测等场景,提高安全性和便利性。
另外,人脸识别技术在刑侦破案方面也有重要的应用价值,可以帮助警方通过监控录像等材料,确定犯罪嫌疑人的身份,加快案件的破案速度。
此外,人脸识别技术还可以应用于人机交互领域,实现面部表情识别、情绪识别等,为用户提供更加智能化、个性化的服务。
最后,人脸识别技术还面临一些挑战和问题。
首先,人脸识别技术需要大量的样本数据进行训练和学习,但目前公开的人脸库很少,导致训练的准确度和鲁棒性较低。
另外,人脸识别技术在复杂环境下的识别准确度也存在一定的问题,如光线、角度、表情等因素的干扰。
此外,人脸识别技术的安全性也是一个值得关注的问题,例如人脸合成、伪造等攻击手段的出现,可能影响识别系统的准确性和可靠性。
总的来说,人脸识别技术是一种具有广泛应用前景的技术,在安全监控、刑侦破案和人机交互等领域都有重要的应用价值。
但在实际应用中,还需要进一步解决技术上的问题和挑战,提高人脸识别技术的准确性、鲁棒性和安全性,以更好地满足社会需求,并推动技术的进一步发展。
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。
人脸识别系统建模与实现本科生毕业论文
基于PCA方法的人脸识别系统建模与实现毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名:日期:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日1 项目概述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,利用图像处理技术从人脸图像中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。
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。
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020毕业设计(论文)题目名称:基于主成分分析(PCA)的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别院系名称:计算机学院班级:计科092班学号:200900814214学生姓名:陈冠君指导教师:陆筱霞2013 年 6 月基于主成分分析(PCA)的人脸识别门禁软件开发----人脸识别Face recognition access control software development based on principal component analysis(PCA) ---- Face Recognition院系名称:计算机学院班级:计科092班学号:200900814214学生姓名:陈冠君指导教师:陆筱霞2013 年 6 月中文摘要随着安全入口控制需求的快速增长,生物统计识别技术得到了新的重视。
由于人脸的易采集、非接触等优点使得人脸特征作为人生物特征应用受到越来越多的关注,其中最主要就是人脸识别。
本文主要介绍一个人脸识别门禁系统的核心功能模块。
本文的设计是基于OpenCV库的,以VS2012软件作为开发工具,主要从需求分析,系统概要设计,关键技术、详细设计和实现几方面来介绍开发过程,最后进行运行测试。
在人脸检测基础上,提取人脸进行识别。
在人脸识别方法上,本软件主要采用主成分分析法(PCA)。
将大数据维度进行降维,投影到低维空间,利用欧氏距离计算置信度,达到阀值的训练数据作为判定识别标准。
关键词:人脸检测;人脸识别;主成分分析法(PCA);AbstractWith the rapid growth of security access control, biometric identification technology has been a new emphasis. Easy acquisition of the face, the non-contact, etc. makes facial feature as biometric applications are more and more attention, of which the most important is face recognition. This paper describes a face recognition access control system is the core functional modules.This design is based on the OpenCV library to VS2012 software as a development tool, mainly from the needs analysis, outline design, key technologies, detailed design and implementation aspects to introduce the development process, and finally run the test.On the basis of face detection, the extraction of face identification. Face recognition methods, the software using principal component analysis (PCA). The dimensions of the big data dimensionality reduction, projected to low-dimensional space using the Euclidean distance to calculate the confidence to reach the threshold of training data as the decision to identify standards.Key words: Face Detection;Face recognition; principal component analysis(PCA);目录中文摘要 (2)Abstract (3)目录 .................................................................................................................................................... 第一章绪论.. 01.1 前言 01.2课题应用背景与研究意义 01.3 人脸识别类软件的发展现状 (1)1.4 系统可行性研究 (1)1.4.1 为什么选用OpenCV (1)1.4.2 开发环境的配置 (2)1.5 本毕业设计工作和论文结构安排 (3)1.5.1 本毕业设计工作 (3)1.5.2 论文结构安排 (3)第二章系统需求分析 (4)2.1 功能需求 (4)2.2非功能需求 (4)2.2.1系统的易用性 (4)2.2.2系统可靠性 (5)2.2.3 系统可扩展性 (5)第三章系统概要设计 (5)3.1 设计思想 (5)3.1.1 人脸数据获取方式 (5)3.1.2 人脸训练识别方式 (5)3.1.3 添加功能提示 (5)3.2 系统功能结构设计 (6)第四章系统详细设计 (6)4.1 OpenCV主要函数介绍 (6)4.2 关键功能部分函数设计实现 (9)4.2.1摄像头操作: (9)4.1.2人脸检测功能: (9)4.1.3图像特征训练提取: (9)4.1.4训练图像保存: (10)4.1.5身份识别验证功能: (10)第五章系统运行测试 (11)5.1 人脸识别系统模块测试 (11)5.2 运行效果图 (12)5.3 测试效率测评 (16)第六章小结 (18)附录 (20)附录A:主要源程序 (20)附录B: 软件使用说明书 (30)附录C: 光盘 (31)第一章绪论1.1 前言人类进入21世纪,随着计算机和网络技术的日渐发达,信息安全的隐患日益突出,自911之后,各国越来越重视社会公共安全,信息识别和检测显得前所未有的重要。
人脸识别分析范文
人脸识别分析范文人脸识别是一种通过计算机技术对人脸进行自动检测、识别和分析的技术。
它不仅可以用于识别人脸的身份,还可以用于人脸表情识别、性别识别、年龄估计、人脸特征提取等领域。
人脸识别分析技术已经在安全、金融、医疗、社交网络等领域得到广泛应用。
首先,人脸识别是一种基于图像处理和模式识别的技术。
通过从图像中提取特征信息并与数据库中的样本进行比对分析,可以准确地识别出人脸的身份。
这种技术通常使用机器学习算法和人工神经网络等方法来训练模型,以提高识别准确率和鲁棒性。
其次,人脸识别技术不仅可以用于身份验证,还可以应用于人脸表情识别。
通过分析人脸的表情变化,可以判断出人脸所表达的情绪状态,如高兴、悲伤、惊讶等。
这种技术对于研究情绪分析、心理学、市场调查等领域具有重要意义。
此外,人脸识别技术还可以用于性别识别和年龄估计。
通过分析人脸的特征信息,如眼睛、嘴巴、下巴等部位的形状和大小,可以判断出人脸的性别。
而通过分析人脸的皱纹、皮肤松弛程度等特征,可以对人脸的年龄进行估计。
这种技术在广告、人机交互、社交网络等领域有着广泛的应用前景。
另外,人脸识别技术还可以有助于进行人脸特征提取。
通过对人脸图像的处理和分析,可以提取出人脸的特征信息,如眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置、形状和大小等。
这些特征信息可以用于人脸比对、人脸重建、人脸美化等应用中。
例如,在视频监控中,可以通过对比提取出的人脸特征和数据库中的特征,来进行人脸识别和身份验证。
然而,人脸识别分析技术也存在一些挑战和问题。
首先,人脸识别的准确性和鲁棒性仍然有待提高。
由于光照、角度、表情等因素的干扰,人脸识别系统的性能往往不如预期。
其次,人脸识别涉及到个人隐私的问题,如何保障人脸数据的安全性和合法性成为一个重要的问题。
此外,人脸识别技术还需要满足法律法规的要求,如在使用时需要经过相关的授权和保护机制。
综上所述,人脸识别分析技术是一项非常有前景和应用潜力的技术。
随着技术的不断进步和应用领域的扩大,人脸识别分析将会在社会生活的各个领域发挥越来越重要的作用。
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Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief,people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm,face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time,it is difficult to implement face recognition using computers. First,human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces,Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture,and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method,which concept can be summarized as ofllows.
从上个世纪六十年代以来,随着计算机和电子技术的迅猛发展,人们开始利用计算机视觉和模式识别等技术对人脸识别进行研究。近年来,随着相关技术的不断发展和实际需求的日益增加,人脸识别已经引起了越来越多的关注,成为了信息处理和人工智能等领域研究的热点之一,新的研究成果和实用系统也不断涌现。
1.1.1人脸识别技术的广泛应用
人脸识别技术研究
摘 要
人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式,它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性,使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛,并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题,其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体,难以用数学描述;所有的人脸结构高度相似,而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多,其中关键的是特征提取和分类方法,本文就以此为重点进行了相关研究。
Because face image is liable to impact of varieties and face is nonrigid and similar Accurate face recognition is stilldifficult.There is still lone distance between face recognition and praetieality.The progress of computer technology,pattern recognition,human intelligent and biologic psyehology,vision mechanism surely promote face recognition develop.
主要工作包括以下几个方面:
1.在人脸图像特征提取方面,提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法;
2.在优化ICA算法方面,提出了一种改进的FastICA算法,该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数,进一步加快了收敛识别主分量分析;独立分量分析;隐马尔可夫模型;支持向量机
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。
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。
一项技术的问世和发展与人类的迫切需求是密切相关的,飞速发展的社会经济和科学技术使得人类对安全(包括人身安全、隐私保护等)的认识越来越重视。人脸识别的一个重要应用就是人类的身份识别。一般来说,人类的身份识别方式分为三类:
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;
Keywords:face reeognition,Principle Component Analysis,Independent Component Analysis,Hidden Markov Models,Support Vector Maehines
第1章 引 言
1.1人脸识别技术的应用与难点