基于opencv的人脸识别毕业设计
一、引言
人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术已被广泛应用于安防监控、人脸支付、智能门禁等领域。本文将以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，设计一种高效、准确的人脸识别方案，作为毕业设计的主题。
二、背景介绍
1. 人脸识别技术发展历程
人脸识别技术的发展经历了传统图像处理、特征提取、模式识别等阶段，近年来，随着深度学习技术的成熟，人脸识别技术取得了突破性进展。基于深度学习的人脸识别算法不仅能够实现高精度的人脸检测和识别，还能适应不同光照、姿态和表情下的人脸识别任务。
2. opencv在人脸识别中的应用
opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法库。opencv的简单易用、跨评台兼容等特性，使其成为人脸识别技术开发中的重要工具。许多经典的人脸检测、人脸识别算法都有基于opencv的实现。
三、研究内容与目标 本文拟以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，结合深度学习技术和opencv图像处理算法，设计一种高效、准确的人脸识别方案。具体研究内容和目标如下：
1. 掌握opencv图像处理和人脸识别的基本原理与算法；
2. 分析深度学习在人脸识别中的应用，并结合opencv实现深度学习模型；
3. 设计并实现一个基于opencv的人脸检测和识别系统；
4. 评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较。
四、研究方法与流程
1. 研究方法
本研究将采用文献调研、实验分析和系统设计等方法，通过阅读相关文献，深入了解深度学习和opencv在人脸识别中的应用；结合实际数据集，分析人脸识别算法的性能和特点；基于opencv和深度学习框架，设计实现人脸识别系统，并进行性能评估。
2. 研究流程
（1）文献综述：梳理文献，了解人脸识别领域的研究现状和发展趋势；
人脸检测及识别技术综述
【摘 要】人脸检测与识别技术因为其巨大的应用价值以及市场潜力，已经成为图像工程领域研究的热点。目前，国内外的文献中涉及到的人脸检测和识别算法有很多种，本文对近些年来在期刊和会议上发表的有关人脸检测和识别技术的文章进行了归纳总结，概括介绍了一些人脸检测和识别的典型方法，分析了这些方法的特点及理论依据。
【关键词】人脸检测；人脸定位；特征提取；人脸识别
0.引言
在现实生活中，很多情况下都需要进行身份验证。人脸是人体最重要的外貌特征，由于脸部信息可以通过如摄像头等非接触的方式取得，所以非常适合作为身份鉴别的依据。与指纹识别、虹膜识别等诸多生物识别技术比较而言，人脸识别技术的独特之处还表现这种识别技术具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受。该技术被广泛应用于国家安全、军事安全和公安、司法、民政、金融、民航、海关、边境、口岸、保险及其他民用安全控制系统等领域当中。此外，人脸识别技术的研究还涉及生理学、心理学、人工智能、模式识别、图像处理等多个学科领域，因此它具有重要的理论研究价值。
1.人脸检测
人脸检测问题起源于人脸识别技术。人脸检测从总体上可分为两大类：基于先验知识的人脸检测方法和基于后验学习和训练的人脸检测方法。
1.1基于先验知识的人脸检测方法
基于先验知识的人脸检测方法自上而下，依据人脸面部器官的对称性、灰度差异等先验知识，将人脸面部器官之间的关系编码并制定出一系列的准则。当待测图像中的某些区域符合该准则，该区域就被检测为人脸。
此类方法所使用的特征可以分为灰度特征、形状特征、结构特征、纹理特征和颜色特征。
1.1.1灰度特征
多个人脸图像的平均就是一个简单的人脸模板，同时，人脸的眉、眼、嘴、前额、鼻梁、下颌、脸颊等区域的灰度值较高，因而人脸具有特定的灰度分布特征。对人脸区域进行水平和垂直方向的灰度投影，根据极小值点位置即可得到眼、鼻、嘴等各自所处的区域。因此基于灰度特征建立人脸模板可以检测人脸。
人脸识别技术的研究
1.引言
在信息化飞速发展的今天，计算机的应用领域越来越广，大大减轻了人类的体力劳动和脑力劳动。在对人的计算机自动身份鉴别系统中，指纹、基因、虹膜等方法都为接触式鉴别手段，需要人为的采样，属侵犯式的识别。因人脸识别的非接触式特性现以成为计算机领域的一个研究热点，在国内外引起很高的重视，取得了一系列的成果。在公安、银行、海关等重要部门可以应用人脸识别技术提供方便、高效的检测手段。
虽然人可以毫不费力地识别出人脸及其表情，但要计算机自动准确地识别却困难得多。因为人脸具有相似的结构，在纹理上也比较接近，人脸识别系统只能利用不同人脸之间的细微差别来实现正确识别的任务。同时，同一个人在光照、姿态、表情、人脸大小等不同采样条件下所获得的图像有很大的不同，更不用说发型、年龄、化妆以及饰物的变化了，得到的图像可能是正面的也可能是侧面的，此外噪声和掩遮都使问题变得复杂。可见，人脸识别涉及到图像处理、模式识别、人工智能及生理学等多个学科[1]，使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。
人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[2]：首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。
2. 人脸识别技术研究的方法
人脸识别的方法大致可以分为基于几何特征、基于代数特征[3]、基于神经网络模型以及基于三维模型等的几大类。
基于几何特征
是在抽取人脸图像上显著特征的相对位置及其参数的基础上进行识别。最早的人脸识别是用手工的方法确定人脸特征点的位置并将其输入计算机中。识别工作的流程大体如下：首先检测出面部特征点，通过测量这些关键点之间的相对距离（欧式距离），得到描述每个脸的特征矢量，比如眼睛、鼻子和嘴的位置和宽度，眉毛的厚度和弯曲程度等，以及这些特征之间的关系，用这些特征来表示人脸。比较未知脸和库中已知脸中的这些特征矢量，来决定最佳匹配[4]。基于小模板匹配的方法属于几何特征识别，是已知一个小模板，在人脸的大图像中进行匹配，如果匹配成功，就可以确定其坐标位置[5]。
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长沙民政职业技术学院
毕业实践报告
题目: 基于MATLAB勺人脸识别系统的研
扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________
系 另寸： 电子信息工程系 __________________
班 级： ______________ 电子1133 ____________
学 号：1119013333 1119013334 1119013335
姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉 类型: 毕业论文 毕业设计 毕业专题
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2014年5月5日
基于MATLAB勺人脸识别系统的研究
符思遥、刘盼、樊阳辉
指导老师：谭刚林 苏宏艮 马勇赞
【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进 行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等 领域都具有十分广泛的应用前景。多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究， 而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上， 重点讨论了在光照
和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割 的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法 (2DPCA的身份识
别。本文主要工作如下：
首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用 形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域， 然后运用水平垂直
投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对 灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位， 同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。本毕业设计对实际应用具有一 定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公 安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
