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基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统毕业论文引言智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。
传统的考勤方式存在诸多问题，如易伪造、低效率等。
人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术，被广泛应用于智能考勤系统中，为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。
本文将基于opencv和dlib开源库，研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。
通过分析人脸特征，建立人脸识别模型，并结合考勤系统的需求，实现对员工的自动识别和考勤管理。
该系统将提高考勤的准确性和效率，减少传统考勤方式所带来的问题。
在本论文中，我们将介绍智能考勤系统的背景和意义，探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。
通过研究和实践，我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。
论文结构本论文将分为以下几个部分：引言：介绍智能考勤系统的背景和意义，以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。
相关技术综述：综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术，包括opencv和dlib的基本原理和应用。
智能考勤系统设计：详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计思路和实现方法。
实验与结果分析：通过实验验证系统的性能和准确性，并对结果进行详细分析和讨论。
总结和展望：总结本论文的研究工作，对智能考勤系统的发展趋势和未来工作进行展望。
通过以上结构的论述，旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计与应用，为相关研究和实践提供有益的参考。
本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能，以及它们在人脸识别领域的应用。
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。
OpenCV可以在多个平台上运行，并支持多种编程语言。
在人脸识别中，OpenCV提供了丰富的功能和方法。
它可以用于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。
OpenCV使用了各种机器研究和图像处理技术，使其成为人脸识别领域的重要工具之一。
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：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。
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）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。
人脸识别课程设计论文一、教学目标本课程旨在让学生掌握人脸识别的基本原理和技术，培养学生运用人脸识别技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：理解人脸识别的基本概念、原理和技术；掌握人脸图像处理、特征提取和匹配算法；了解人脸识别技术在实际应用中的优势和局限。
2.技能目标：能够使用人脸识别技术进行身份验证、监控和图像搜索等实际应用；具备处理和分析人脸图像的能力，进行简单的人脸识别系统设计和开发。
3.情感态度价值观目标：培养学生对技术的兴趣和好奇心，提高学生运用科技解决实际问题的意识；使学生认识到人脸识别技术在保护个人隐私和国家安全等方面的重要性，增强社会责任感。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个方面：1.人脸识别概述：介绍人脸识别的定义、发展历程和应用领域；2.人脸图像处理：讲解人脸图像的预处理、特征提取和增强等方法；3.特征提取与匹配：学习人脸特征点的提取、特征匹配算法及其优缺点；4.人脸识别算法：介绍主流的人脸识别算法，如模板匹配、特征映射和深度学习等；5.实际应用案例：分析人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域的具体应用；6.伦理与法律问题：探讨人脸识别技术在保护个人隐私和国家安全等方面的伦理和法律问题。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程采用多种教学方法相结合：1.讲授法：讲解人脸识别的基本概念、原理和技术；2.案例分析法：分析人脸识别技术的实际应用案例，让学生深入理解其原理和应用；3.实验法：引导学生动手实践，进行人脸识别系统的搭建和调试；4.讨论法：学生分组讨论，分享学习心得和研究成果，互相启发和借鉴。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，如《人脸识别技术》等；2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究论文，供学生拓展阅读；3.多媒体资料：制作精美的PPT、教学视频和动画，帮助学生形象地理解人脸识别技术；4.实验设备：提供人脸识别实验所需的硬件设备和技术支持，如摄像头、人脸识别开发平台等。
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。
(2)在物业管理方面，主要是用来保护物主的财产安全。
如需要验证某人的身份，以防止非法分子进入小区、办公楼等地方盗取物主财产，但使用人工识别，其识别速本科毕业设计说明书(论文) 第 2 页共 27 页度慢而且容易发生遗漏，而人脸识别技术可以由机器完成这种反复而简单的验证工作，从而实现自动化智能管理。
(3)在考勤方面，由于人脸的无法替代性，可以提供准确的考勤记录，杜绝了打卡考勤机的代打卡现象，具有可远程管理，识别速度快等优点，并且不论识别是否成功，被识别人的图像都会被记录下来，方便以后查验。
(4)在网络安全方面，当使用信用卡进行网络支付时，人脸识别系统可以有效的防止他人冒用信用卡。
(5)在金融方面，由于人脸的唯一性，同时又由于金融业务涉及客户的经济机密，故采用人脸识别能够很好的保护这些机密。
而人脸识别在金融业的应用的不断增长也证明了它的安全性。
1.3 人脸识别技术的主要问题人脸识别虽然有着巨大的应用价值，但也存在一些问题需要解决。
在日常生活中，人们可以毫不费力的识别人脸，但是对于计算机来说，却存在着巨大的困难。
这种困难主要是人脸形态的多样性和环境的复杂性造成的，同时也有计算机本身的学习能力的问题，这些问题主要体现在以下几个方面:(1)人脸特征稳定性较差由于人脸是一个可塑的、三维的可变形体，用数学模型很难描述，且当受到年龄、化妆、表情以及意外伤害等因素的影响后，会使采集到的人脸图像发生较大的变化。
(2)人脸受外界因素影响大人脸图像采集时会受到不同的光照条件、面部方向、采集视角等因素的影响，使得同一个人的人脸图像在不同的条件下产生很大的差异，这些因素提高了人脸识别算法的要求。
(3)人脸图像的质量问题人脸图像的来源很多，但最普通的来源是摄像头，由于摄像设备的不同，得到的人脸图像质量也不相同。
现在的人脸识别主要是针对高质量的图像。
(4)人脸图像受相似问题的影响众所周知，人类的面孔虽然各不相同，但是由于人口基数大，导致经常出现相似面孔，即二者之间的差距非常小，这使得利用机器来识别这种差距非常小的人脸具有相当大的难度。
上述问题表明，所采集到的人脸图像具有复杂性和多变性，这就提高了人脸识别本科毕业设计说明书(论文) 第 3 页共 27 页的难度，而如何消除这些影响以及如何提高识别精度成为了现在和未来的研究主题。
1.4 论文结构安排本文分为五个章节，每章具体情况如下:第一章简要叙述了人脸识别的研究背景及其应用，概要分析了人脸识别面临的问题。
第二章介绍了在进行人脸识别前的图像处理。
第三章简要介绍了关于人脸识别的一些基础理论。
第四章首先分别介绍了PCA算法和LDA算法，然后分析了两种算法融合的意义，并提出了PCA+LDA的融合算法。
第五章采用PCA+LDA融合算法在人脸库ORL和YALE上进行人脸识别，并分析了实验结果。
本科毕业设计说明书(论文) 第 4 页共 27 页 2 人脸图像的预处理2.1 人脸图像的灰度化处理日常所采集到的人脸图像通常为彩色图像，而彩色图像是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种基本颜色构成的，使得识别计算复杂，不利于识别的进行，所以要进行灰度化处[4]理。
灰度化就是使得红、绿、蓝三色取相同值，此时的像素值就是灰度值。
由于像素的灰度值存放在一个字节中，因此变化范围只有0-255。
由于点与点之间的灰度程度不同，因此使得图像表现出颜色深度。
对彩色图像的灰度处理，一般采用下列方法:(1)分量法将彩色图像的R、G、B中某一个的值作为灰度值，公式如下:(2.1) ，，，，fi,j,Ri,j1(2.2) ，，，，fi,j,Gi,j2，，，， (2.3) fi,j,Bi,j3(2)最大值法将彩色图像三种基本颜色红、绿、蓝中亮度最大的值作为灰度值，公式如下: ，，，，，，，，，， (2.4) fi,j,MAXRi,j,Gi,j,Bi,j(3)平均值法将彩色图像三种基本颜色红、绿、蓝的平均值作为灰度值，公式如下:，，，，，，，，，， (2.5) fi,j,Ri,j，Gi,j，Bi,j3(4)加权平均法根据三种基本色在人眼中的敏感性，以不同的权值进行加权平均。
由于人眼对绿色的敏感最高故权值最大，对蓝色敏感最低故权值最小，故其公式如下: ，，，，，，，， (2.6) fi,j,0.30Ri,j，0.59Gi,j，0.11Bi,j灰度图的出现降低了计算的繁琐程度，使得计算速度与最终的图像识别的准确度有了很大的提高。
本科毕业设计说明书(论文) 第 5 页共 27 页 2.2 人脸图像的平滑去噪人脸图像的采集和传输过程中，图像信号不可避免的会受到噪声的影响，这将影响到系统对图像信息的分析和理解。
一般来说，出现位置随机，幅值基本相同的噪声为椒盐噪声，而位置一定的，幅值是随机的噪声为高斯噪声。
由于噪声对图像的采集和处理有着一定的影响，使得图像的识别准确度降低，因此对图像进行去噪的处理就显得非常必要了。
图像平滑去噪的理想状态是保持图像的边界和细节的同时，去除图像噪声，也是现在去噪研究的重点。
图像的成像模型可描述为:(2.7) ，，，，，，gx,y,fx,y，nx,y其中是理想图像，是实际图像，为噪声。
图像的去噪问题，，，，，，fx,ygx,ynx,y就是找到一个算子，使得: F:R,R(2.8) ，，，，，，Fgx,y,fx,y[5]图像去噪的主流方法有三种:均值滤波、中值滤波、维纳滤波。
2.2.1 均值滤波(1)均值滤波原理均值滤波的基本思想是用目标像素周围的八个像素的平均值来取代目标像素的值，其主要方法是领域平均法。
假定图像，，有个像素，则平滑处理后的，，为: fx,ygx,y,，,1 (2.9) ,，，，，gx,yfx,y,,，，i,j,S式中，，,是，，点周围点的坐标的集合，但其中不包括本x,y,0,1,2,3？？x,yNS,，，身，是集合内的坐标点的总数。
由上式可知，图像中每个像素的值都是由gx,y，，这个点周围的几个像素值的平均值决定的。
x,y(2)均值滤波的改进算法虽然均值滤波对噪声有一定的抑制作用，但是效果仍然不理想，其最主要的问题是:由于它对所有的点都是同等对待，所以它将噪声点分摊的同时，也将图像的边界分摊了，这就使得图像变的模糊，且模糊程度与领域半径成正比。
加权平均法是改进本科毕业设计说明书(论文) 第 6 页共 27 页后的典型算法，该算法可如下表示:(2.10) ，，，，，，gx,y,,x,yfi,j,，，i,j,S式中，是权值，表示该点所起作用的大小。
，，,i,j不论是均值滤波还是加权平均法，它们都丢失了图像的边界信息。
为了改善这一状况，提出了中值滤波。
2.2.2 中值滤波中值滤波法是以选定的像素为中心，对该像素周围的像素按值进行排序，排序后取中间的像素值为选定的像素的值。
表示如下:(2.11) ,,V,mediana,a,a,？？,aout123n式中，是领域中各点的灰度值，所以中值滤波后的是以，，a,a,a,？？,agx,y123n为中心的领域的各像素的中间值，因此能够在消除噪声的同时，较好的保，，x,y,，,存边界信息。
对于椒盐噪声，由于其幅值是基本相同的，但分布是随机的，即图像中有干净点也有污染点，而中值滤波的方法就是选择合适的点代替污染点的值，故去噪效果好。
而均值滤波则由于噪声的均值不为0，故不能很好的除去噪声。
对于高斯噪声，由于其幅值近似正态分布，但分布点是一定的，即图像中的每点都是污染点，所以中值滤波的方法对于高斯噪声来说是无法选择到干净点来代替污染点的，故去噪效果差。
而因为正态分布的均值为0，故均值滤波的去噪效果好。
2.2.3 维纳滤波[6]最早最经典的图像修复方法是维纳滤波法。
首先计算图像像素的均值和，，fx,y方差，公式如下:,,1 (2.12) ,，，nnx,y,,,,xy11,,2,,12 (2.13) ,,，，,,nx,y,n,,n,,xy11,,,式中，，，表示噪声，和分别为图像的行数和列数，为噪声的均值表示nx,y,, 图像中噪声的总体强度，则根据维纳滤波器估计出的图像灰度值为:本科毕业设计说明书(论文) 第 7 页共 27 页22,,, (2.14) ，，，，，，bx,y,n，nx,y,n2,222其中，是图像的总方差，是局部方差。
越大，去除噪声的效果就越好，,,, 反之噪声的去除效果就越差。
适应面广是维纳滤波器的优点，但是其缺点也很明显，就是使用维纳滤波器要先得到半无限时间区内的全部数据，这点以现在的技术很难做到。
所以实际中维纳滤波器并不常用。
2.3 人脸图像的归一化处理[7]图像的归一化就是将图像转化成统一的标准形式的过程。
通过对图像进行标准化处理，以此消除其它因素对图像识别的影响。
