人脸识别论文

分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名：签字日期：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江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

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（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。

OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。

本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。

针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。

人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。

针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。

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。

①现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。

具体而言，就是通过视频采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份。

这是一项高端的计算机图像处理技术。

②在全球范围内，人脸识别系统的研究始于20 世纪60 年代。

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。

人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确认身份的。

不被察觉的特点会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不易被欺骗。

相对于指纹识别而言，人脸识别还具有非接触式（非侵犯式）的特点，因此更加友好、自然，更易被人们接受。

③随着科技的发展，人脸识别技术的应用已经不是什么新鲜事了。

基于深度学习的人脸检测摘要基于现实场景，本文提出了一种改进的YOLO-v3人脸检测算法，以检测出现实中的人脸。

随着CNN（卷积神经网络）和IoT（物联网）技术的发展，基于深度学习的目标检测算法已成为主流，出现了SSD[1]（单镜头检测）和YOLO[2]系列等典型算法。

然而，这些基于深度学习的算法都不是完美的，在检测精度、计算速度和多目标检测能力方面还有改进的空间。

在本文中，通过引入EfficientNet骨架和CBAM注意力机制，获得改进的YOLO-v3网络。

设计了一种轻量级，实时性的人脸识别系统。

本文经过在数据集上进行训练与测试，实验结果表明，识别目标人脸的平均精度超过90%，验证了所提出方法的有效性。

1引言人脸识别是人工智能和计算机视觉领域最重要的应用之一，是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。

其在公安罪犯识别、安全验证系统，信用卡验证，医学档案管理，视频会议，人机交互系统等方面的巨大应用前景，受到了研究人员的广泛关注，而人脸检测是进行人脸识别的基础，研究高效实用的人脸检测算法具有重要的意义。

目前，关于人脸检测方法的研究可以分为基于传统方法和基于深度学习方法两个方向。

传统的人脸检测方法有很多，Adaboost人脸检测方法通过无数次迭代来寻求最优分类器检测人脸[3]。

SVM通过构造有效的学习机器来解决人脸的检测问题[4]。

传统的人脸检测方法提取的特征单一,鲁棒性较差。

随着深度学习的不断发展，人脸检测的性能有了很大的提高。

目前经常使用的基于深度学习的目标检测方法分为两种：一种是基于候选区域的目标检测算法[5]，需要首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类和回归操作,以Faster R-CNN为代表；另一个是YOLO算法，仅使用一个卷积神经网络直接预测不同目标的类别和位置。

与Faster R-CNN算法相比，YOLO可以实现了实时检测速度，但精度较低。

为了提高YOLO算法的精度，Redmon等人提出YOLOv2[6]和YOLOv3[7]。

基于单样本注册的人脸视频图像识别研究【摘要】近几十年来,人脸识别技术已经取得了突飞猛进的发展,现今的研究人员主要集中在多姿态、多样本的人脸识别方法研究中。

对于多姿态、多样本的人脸识别,每个人各种变化的样本获取是很困难的,然而每个人的单张正面照片是很容易获取的,因此研究单样本的人脸识别技术具有重要意义。

本文提出了基于单样本注册的人脸视频图像识别研究的方法,其主要的工作如下：首先,对人脸识别技术的研究现状、发展历史、应用领域进行了论述,对常用的人脸识别方法做出了简要的总结。

其次,本论文提出了利用Haar特征的人脸分类器进行人脸检测,在检测到的人脸上用双眼分类器检测出双眼,为了更加确切的分割出人眼区域,本文综合运用Gabor滤波器和眼睛模板(左眼和右眼的模板)在双眼区域内进行匹配的方法精确定位出眼睛(左眼与右眼)坐标,根据眼睛坐标在人脸上的几何分布对人脸图像进行几何归一化,然后再对几何归一化后的人脸图像进行灰度归一化,以便提高下一步的人脸识别的准确率。

最后,采用基于小波特征融合的单样本注册人脸特征提取,进行分类识别。

利用小波变换图像融合的方法,对注册的样本进行小波分解并把其低频信息存入库中,然后对测试人脸图像进行小波分解并提取其高频信... 更多还原【Abstract】 Face recognition technology have improved byleaps and bounds in recent years. Now researchers focus on the study of multi-pose and multi-sample face recognition, but themethod to obtain these images is very different. And the single front face image per person is easy to access. So it is very significant to study the face recognition with single training sample. This paper introduces the face recognition of video image based on single sample registered. The main works were as follows:First, it... 更多还原【关键词】人脸检测；Haar特征；小波融合；单样本；人脸识别；【Key words】Face Detection；Haar Features；Wavelet Fusion；Single-Sample；Face Recognition；【索购论文全文】138113721 139938848 即付即发目录摘要5-6Abstract 6-7第一章绪论10-171.1 人脸识别技术的研究背景及意义10-111.2 人脸识别技术的范畴与分类111.3 人脸识别的发展11-121.4 人脸识别的主要方法12-151.4.1 基于几何特征的人脸识别方法12-131.4.2 基于代数特征的人脸识别13-151.5 本文的研究内容和结构安排15-17第二章基于Haar特征的人脸检测17-302.1 Haar特征与积分图17-212.1.1 Haar特征及特征值的计算17-192.1.2 积分图19-212.2 基于Haar特征的人脸检测21-222.3 人脸分类器的构造22-262.3.1 弱分类器的训练23-242.3.2 强分类器的构造24-262.4 实验结果和分析26-292.4.1 基于FERET彩色人脸数据库的人脸检测实验26-282.4.2 基于视频图像的人脸检测实验结果282.4.3 不能检测出人脸的图像分析28-292.4 本章总结29-30第三章人眼定位及人脸归一化30-433.1 基于Haar特征的双眼区域提取30-313.2 基于Gabor滤波器和人眼模板的眼睛精确定位31-373.2.1 Gabor滤波器理论31-323.2.2 定位出双眼区域内进行Gabor滤波32-353.2.3 直接在人脸上进行Gabor滤波的瞳孔区域提取353.2.4 基于人眼模板的眼睛精确定位35-373.2.5 眼睛定位错误结果与原因分析373.3 图像几何归一化37-393.4 图像的灰度归一化393.5 实验结果和分析39-413.5.1 基于FERET图库的人脸归一化与直方图均衡化实验结果39-413.5.2 基于视频图像的人脸归一化和直方图均衡化实验结果413.6 本章小结41-43第四章基于小波特征融合的人脸识别43-524.1 人脸图像的小波变换43-454.2 人脸识别过程45-494.2.1 人脸图像的训练过程45-474.2.2 人脸图像的识别过程47-494.3 实验结果49-514.4 本章小结51-52第五章视频图像人脸识别实验与结果分析52-635.1 实验数据组成52-545.2 视频图像的人脸检测结果与分析54-565.3 双眼检测结果与分析56-585.4 人眼精确定位结果与分析58-595.5 人脸图像的归一化结果与分析59-605.6 视频人脸图像的识别结果分析60-625.7 本章小结62-63 第六章结论63-64参考文献。

人工智能图像识别技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。

在众多的人工智能技术中，图像识别技术因其广泛的应用前景和深远的社会影响而备受关注。

本文将从图像识别技术的概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入探讨。

图像识别技术概述图像识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个学科领域。

图像识别技术的核心目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，从而实现对图像的自动分类、识别和分析。

图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。

最初，图像识别主要依赖于模板匹配和边缘检测等简单的图像处理技术。

随着计算机硬件的发展和算法的不断优化，图像识别技术逐渐向更高层次的模式识别和特征提取发展。

进入21世纪，深度学习技术的兴起极大地推动了图像识别技术的进步，使得计算机在图像识别任务上的性能得到了质的飞跃。

图像识别的关键技术图像识别技术的核心是特征提取和模式识别。

特征提取是将图像转换为计算机能够理解的形式，而模式识别则是根据提取的特征对图像进行分类和识别。

目前，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。

CNN能够有效地从图像中自动学习到层次化的特征表示，从而提高图像识别的准确性和效率。

图像识别的应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗影像分析：在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别病变区域，提高诊断效率和准确性。

2. 自动驾驶：自动驾驶汽车利用图像识别技术来识别道路标志、行人、车辆等，确保行驶安全。

3. 安全监控：在安全监控领域，图像识别技术可以用于人脸识别、异常行为检测等，提高监控系统的智能化水平。

4. 工业检测：在制造业中，图像识别技术可以用于产品质量检测，自动识别产品缺陷，提高生产效率。

5. 社交媒体：在社交媒体中，图像识别技术可以用于内容推荐、版权保护等，提升用户体验。

基于kinect的3D人脸识别技术摘要在2D人脸识别技术不断发展的今天，深度学习的出现让2D人脸识别技术的准确率已经达到了97.54%，2D技术的发展空间越来越小。

而随着3D技术也越来越成熟，将3D技术融合到人脸识别技术中是一种新的发展方向。

而现阶段，kinect这种体积轻巧，价格便宜，捕获3D数据效率高而且分辨率不低的设备成了许多研究人员的研究对象。

在本文中我们也利用了kinect设备完成了一个基于kinect的3D人脸识别研究的过程。

首先通过kinect设备采集了一批数据，接着实现了一种基于熵图和显著性图，利用HOG特征算子，和随机森林分类器和SVM分类器进行识别的算法系统。

通过我们的实验，利用随机森林分类器实现的分类器准确率只有73%，而利用SVM分类器达到的准确率有83.19%。

但是因为采集数据的范围小，以及算法的不完善性，我们的系统还有很大的提升空间。

关键词：kinect，RGB-D，显著性，熵图，随机森林，SVM，人脸识别AbstractWith the fast development of the face recognition based 2D data, the deep learning technology makes the accuracy of the face recognition based 2D data have reached in 97.54% and the development of the 2D technology in face recognition has reached the bottleneck. However, with the 3D technology becoming more and more mature, it is a new development direction to fuse the 3D technology into face recognitiontechnology. In the meanwhile, the Kinect which is portable, inexpensive and has high capturing rate and moderate definition becomes the research object of many researchers.In our paper, we used the Kinect equipment to finish a project which is about face recognition based 3D data. First of all, we collected enough RGB-D data using Kinect. Then we implemented the algorithm system which is based the entropy map and the visual saliency map, gets the feature vector using the HOG descriptor and using random decision forest and support vector machine to classify the data.The result of our experiment is not very well. The accuracy of the recognition with random decision forest classifier reaches only 73%. However, the accuracy of the recognition with support vector machine reaches 83.19%. Because of the small scale in the database and the imperfect algorithm, our system can still make great progress.Key words:Kinect, RGB-D, salience, entropy, RDF, SVM, face recognition1，绪论1.1研究背景随着人们对人工智能，机器学习算法的研究的不断深入，其分支领域中的计算机视觉中的人脸识别技术也得到了充分的发展和巨大的进步。

第一章前言第一节课题背景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。

开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究开题报告范文一、选题背景随着科技的快速发展，人脸识别技术在各行各业中得到广泛应用。

传统的人脸识别方法存在一些问题，如光线、角度和遮挡等因素的影响，因此需要一种更为准确和稳定的人脸识别技术。

深度学习作为机器学习领域的一种重要方法，近年来在人脸识别技术中得到了广泛的应用。

因此，基于深度学习的人脸识别技术成为本次研究的选题。

二、研究目的本次研究旨在探讨基于深度学习的人脸识别技术，并尝试提出一种更为准确和鲁棒的人脸识别方法。

具体目标如下：1. 分析传统人脸识别方法的不足之处，确定使用深度学习进行人脸识别的必要性。

2. 研究深度学习中常用的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）和人脸关键点检测等。

3. 设计和实现一个基于深度学习的人脸识别系统，并对其进行性能评估。

三、研究内容本次研究将围绕以下内容展开：1. 了解传统人脸识别方法：通过对传统人脸识别方法的文献综述，全面了解传统方法的原理、优缺点及其在实际应用中的限制。

2. 深度学习在人脸识别中的应用：介绍深度学习在人脸识别领域的基本原理及其优势，并对比传统方法进行分析。

3. 人脸识别算法的研究：重点研究卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的应用，并对其进行改进和优化，以提高识别准确度和鲁棒性。

4. 系统设计与实现：基于所研究的人脸识别算法，设计和实现一个完整的人脸识别系统，包括人脸检测、特征提取和识别等关键模块。

5. 性能评估与结果分析：通过大量的实验对所设计的人脸识别系统进行性能评估，并与传统方法进行对比分析，验证基于深度学习的方法的有效性和优势。

四、研究意义本次研究对于深入理解和应用基于深度学习的人脸识别技术具有重要意义：1. 增强人脸识别技术的准确性：深度学习方法能够从大量的样本中自动学习特征，相较于传统方法，可以提高人脸识别的准确性。

2. 提高人脸识别系统的鲁棒性：深度学习方法能够较好地处理光线、角度和遮挡等情况，在复杂环境下具有更强的鲁棒性。

全国电子设计大赛一等奖论文标题：基于人脸识别技术的智能门禁系统设计与实现摘要：本论文提出了一种基于人脸识别技术的智能门禁系统，该系统采用高性能的人脸识别算法，并结合物联网技术进行设计和实现。

通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对进出人员的快速准确识别。

同时，系统还具备远程监控、实时告警、数据统计等功能，为用户提供便捷、安全的门禁服务。

实验结果表明，该系统在准确性、实时性和稳定性等方面均表现出优异的性能。

一、引言随着科技的快速发展和社会的不断进步，传统门禁系统的局限性日益显现。

为了满足现代化门禁系统的需求，本文提出了一种基于人脸识别技术的智能门禁系统。

与传统的刷卡、密码等方式相比，该系统具有快速便捷、高安全性、低成本等优势，是目前智能门禁系统的发展方向。

二、系统设计1.系统硬件设计智能门禁系统硬件主要包括设备监控器、摄像头和通信模块。

其中，设备监控器用于显示人脸识别结果和提供操作界面；摄像头用于实时拍摄进出人员的人脸图像；通信模块用于与用户端进行数据传输和控制。

2.系统软件设计系统软件主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配和决策模块。

首先，通过人脸检测算法实时获取进出人员的人脸图像；然后，将人脸图像进行特征提取，提取出与特定人脸相关的特征向量；接着，通过特征匹配算法将提取的特征向量与预先存储的模板进行匹配；最后，通过决策模块将匹配结果进行判断，确定是否开启门禁。

三、系统实现1.人脸检测采用基于深度学习的人脸检测算法，通过训练神经网络实现对人脸的实时检测。

2.特征提取和匹配采用人脸识别领域的经典算法，如特征点定位、轮廓曲线提取等方法，对人脸图像进行特征提取。

然后，将提取的特征向量与已有的人脸模板进行比对，计算匹配度。

3.决策模块根据匹配结果和系统设置的安全策略，决策模块判定是否允许进入。

四、系统效果评估1.准确性评估通过对大量样本进行测试，计算系统的识别准确率、误识率和拒识率。

2.实时性评估通过对系统的响应时间、处理时间等进行测试，评估系统在实时性方面的表现。