人脸识别特征提取算法研究

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。

本人授权江西师范大学研究生院可以将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、汇编学位论文。

（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。

计算机视觉技术在人脸识别中的应用研究随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术越来越受到人们的关注和重视。

计算机视觉技术是指利用计算机对图像、视频等数据进行自动处理、解析和理解的技术。

其中，人脸识别作为计算机视觉技术的一个重要应用领域，已经得到了广泛的应用和研究。

一、什么是人脸识别技术人脸识别技术，顾名思义，就是通过计算机对人的面部特征进行识别的技术。

人脸识别技术又被称为面部识别技术、面孔识别技术等。

它的核心原理是根据人脸上的各种特征，比如说眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等，将这些特征进行提取，结合数学算法将这些特征转换成数字信号，然后对这些数字信号进行比对，从而达到人脸识别的目的。

二、人脸识别技术的应用人脸识别技术广泛应用于各个领域。

在安防领域，它被广泛应用于监控、门禁、边防等方面。

在金融领域，它被用于银行、证券等行业的身份认证和客户资料管理。

在娱乐领域，它被应用于游戏和虚拟现实等方面。

在医疗领域，它被用于病历管理和患者识别等方面。

除此之外，它还可以被用于广告、市场调查、远程学习等领域。

三、计算机视觉技术在人脸识别中的应用研究计算机视觉技术在人脸识别方面的研究主要包括以下几个方面：1.数据集的构建数据集是人脸识别技术的基础。

一个好的数据集对于人脸识别技术的精度和鲁棒性有着关键性的影响。

目前，一些大型人脸数据集，如LFW、CASIA和Yale等，已经被广泛采用，并且不断更新和完善。

2.特征提取特征提取是人脸识别技术的重要一环。

从图像中提取出有意义的特征，对于人脸识别的准确率和效率至关重要。

常用的特征提取算法包括PCA、LDA、Gabor、SIFT、SURF等。

3.分类算法分类算法是人脸识别技术中最重要的环节。

分类算法主要通过对提取出的特征向量进行分类，从而确定输入图像的身份。

常用的分类算法包括k-NN、SVM、LBP、Deep Learning等。

4.深度学习近年来，深度学习技术在人脸识别领域中得到了广泛的应用。

基于独立成分分析的人脸图像特征提取与识别李丙春【期刊名称】《新疆师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】Feature extraction is one of the key steps of face recognition. It first outlined the basic models and principles of the independent component analysis ( ICA) and described the general process of using fast independ⁃ent component analysis ( FastICA) for feature extraction. Then gave a parallel computing algorithms of FastICA for separation matrix. At last, it conducted a simulation experiment using ORL face image database in Matlab environ⁃ment. The experimental results show that, this method of FastICA is an effective method for feature extraction. In addition, it also discussed several factors that affect the classification and recognition in the end.%特征提取是人脸识别的关键环节之一。

文章首先简述了独立成分分析（ Independent Component Analysis，ICA）的基本模型和原理，介绍了快速独立成分分析FastICA方法特征提取的一般过程。

人脸识别算法在低质量图像中的应用研究随着科技的不断发展，人脸识别技术正在逐渐被应用到生活中的各个领域中，比如安防、金融、教育等。

而在人脸识别技术背后的核心技术就是人脸识别算法。

人脸识别算法通过对图像中的人脸特征进行分析和比对，从而实现对人脸进行自动识别。

然而，目前人脸识别算法在低质量图像中应用的研究还存在一定的挑战和难度。

本文将对人脸识别算法在低质量图像中的应用研究进行探讨。

一、低质量图像的定义和特征低质量图像一般指图像清晰度低、模糊、光线暗淡或者分辨率较低的图像。

这种图像存在的主要原因有多种，比如摄像头分辨率不高、光线不足、运动模糊、压缩失真等。

低质量图像以其特殊的图像特征，给人脸识别带来了很大的挑战。

对于一张低质量图像，其主要特征有以下几个方面：1.模糊度高：低质量图像的清晰度低，往往存在大量的模糊和失真，使得图像中的关键信息难以被准确提取。

2.光照条件较差：低质量图像在光照条件下往往比较复杂，一般会出现过度曝光或者曝光不足、阴影等现象，这些因素也会影响到对人脸的准确识别。

3.分辨率较低：由于低质量图像的分辨率较低，导致图像中的细节信息很难被准确提取，这也是人脸识别算法存在困难的重要因素之一。

二、低质量图像中人脸识别算法的主要问题在低质量图像中使用人脸识别算法进行人脸识别，主要存在以下几个问题：1.特征提取：由于图像分辨率低、模糊等问题，低质量图像中人脸特征提取面临很大的挑战。

而对于人脸特征提取的算法一般都是基于高质量图像的，对于低质量图像的特征提取仍存在一定的局限性。

2.人脸识别准确率：低质量图像中人脸识别算法的准确率和高质量图像下的识别准确率存在很大的差距。

主要原因是低质量图像中，人脸的识别特征往往被模糊、遮挡等因素所影响，导致算法不能准确提取人脸的关键特征信息。

三、低质量图像中应用人脸识别算法的解决方案目前，人脸识别算法在低质量图像中的应用研究已经广泛开展，研究者们提出了很多解决方案。

⼈脸识别算法基于⼈⼯神经⽹络的⼈脸识别系统童志军090739第⼀部分：引⾔在计算机控制上可靠的个⼈⾝份识别的需求引发了⽤⽣物特征替代密码和⾝份证进⾏识别的趋势。

由于密码会被泄露给不合法的⽤户并且⾝份证会被骗⼦盗取所以密码和⾝份证会被轻易的破坏，⽣物特征识别的出现能够很好的解决传统分类⽅法的问题。

⽣物特征包括⼈的虹膜、视⽹膜、⾯部轮廓、指纹、签名⼒度变化和语⾳等特征，这些特征可以⽤于⼈物识别。

由于⽣物特征不能被轻易的盗取和分享，所以⽣物特征识别相⽐于传统安全措施有很⼤的优势，⼈脸识别系统积极稳固的特点使它在⼈物识别中脱颖⽽出。

⼈脸识别系统包括⼈脸核实和⼈脸识别两个阶段。

在核实阶段，系统根据⼈物特征的先验知识进⾏核实，这就是说，系统要判断当前待识别⼈物是否为骗⼦。

在⼈脸识别阶段，先验特征并不知道，系统只能根据最⼤似然准则进⾏识别。

这篇⽂章的最初⽬的是对使⽤⼈⼯神经⽹络来⼈脸检测和识别的性能进⾏评价，⽂章的剩余部分就是这样组织的：第⼆部分描述了系统的过程图和⼈脸识别系统的各个模块；第三部分详尽说明了预处理、特征提取和⽬标系统的分类的⽅法；第四部分展⽰了和讨论了实验结果，第五部分得出结论。

第⼆部分：系统综述正如图1所⽰，推荐的⼈脸识别算法包含⼊学和识别/分类两个阶段，它包含图像获取，⼈脸检测、学习、识别和核实。

图1 ⼈脸识别系统结构图A ⼊学阶段使⽤⽹络照相机获得图⽚并储存在数据库中，然后对图⽚进⾏检测和训练。

训练时，使⽤⼏何学和光学标准化⽅法对脸部图⽚进⾏预处理，采⽤⼏种特征提取的⽅法提取脸部图⽚特征，然后把这些特征数据存在数据库中作为⽤户标识。

B 识别/实验证明阶段再次获得⽤户脸部⽣理数据，此系统使⽤数据辨别⽤户或者分类⽤户标识。

虽然⾝份鉴定需要把获得的⽣物特征信息与数据库中所有⽤户的数据进⾏模板匹配，⾝份核实仅需要把⽣物特征信息与主要特性进⾏模板匹配，所以⾝份识别与实验证明在内在复杂性上截然不同。

基于深度学习算法的人脸识别技术人脸识别技术是一项非常受关注的技术，它已经广泛应用于各种场景，包括安保、社交、教育等方面。

近年来，随着深度学习算法的不断发展和应用，人脸识别技术的准确率和鲁棒性得到了显著提高，因此逐渐成为许多企业和机构的首选。

本文将介绍基于深度学习算法的人脸识别技术。

一、基本原理人脸识别技术的基本原理是将人脸的特征信息从测量数据中提取出来，生成能够反映人脸特征的特征向量，然后将该特征向量与数据库中的其他特征向量进行比较，最终确定其身份。

深度学习算法是一种能够从数据中学习到更加抽象和高层次的特征表示的机器学习算法，其在人脸识别中的应用主要是通过构建深度神经网络来提取人脸图像的特征表示。

二、深度学习算法在人脸识别中的应用在深度学习算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是应用最为广泛的算法之一。

CNN主要用于图像分类任务，其具有不需要显式定义图像特征的优点，因此在人脸识别中也被广泛应用。

在使用CNN进行训练时，通常需要使用大量的人脸图像进行训练，从而生成一个针对人脸图像的深度学习模型。

除了CNN之外，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）也可以用于人脸识别任务。

RNN主要用于序列数据的处理，因此在人脸识别中常用于对视频数据的处理。

具体来说，可以将一段视频数据中的每一帧图像作为序列中的一个元素，然后使用RNN对其进行处理，从而得到该视频中的人脸特征信息。

三、深度学习算法的优势和局限性相比传统的人脸识别技术，基于深度学习算法的人脸识别技术具有许多优势。

首先，深度学习算法能够从大量数据中学习到更加抽象和高层次的特征表示，从而提高了人脸识别的准确率。

其次，深度学习算法能够自适应地优化模型参数，从而提高了人脸识别的鲁棒性。

此外，基于深度学习算法的人脸识别技术具有很好的可扩展性和可定制性，能够适应不同的场景需求。

然而，基于深度学习算法的人脸识别技术也存在一些局限性。

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。

计算机科学中的人脸识别技术研究人脸识别技术一种基于人脸图像的自动识别技术。

它识别的路径是先获得人脸图像，然后通过特征提取及模式匹配等过程，对获得的人脸图像进行处理，最终将其与储存在数据库中的图像进行比对。

人脸识别技术已经广泛应用于安防领域、金融支付领域、社交领域等多个领域。

目前最发达的人脸识别技术是计算机视觉领域的应用之一，其技术上实现无处不在，适用性十分广泛，外延研究不断地拓宽。

人脸识别技术的特点是有五个维度：快速性、准确性、安全性、稳健性和可靠性。

他的应用场景各异，如：自助柜台、门禁系统、云端数据管理系统等。

人脸识别应用大致分为两个方向：基于2D人脸图像和基于3D人脸模型。

2D人脸识别常用的算法有：Eigenfaces、fisherfaces和局部二值模式和Haar特征。

其中Haar特征为世界人脸检测技术的先驱，Viola-Jones方法对其的应用也十分重要，对于实现年轻人、老年人、太阳镜等的人脸识别也有所贡献。

至于3D人脸识别，它取消了相机姿态、环境光照和角度差异的影响，提供了更稳定准确的人脸识别结果。

3D人脸识别技术流程主要有四个：3D建模、参数识别、人脸性状和效果表现。

其中，最重要的是人脸性状，因为人脸性状是衡量3D识别结果质量的指标之一。

人脸识别技术不断得到发展，一些新的方法和算法的出现也得到了广泛的关注。

例如基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别技术，这种方法适用于大规模、复杂、非线性和动态的计算机视觉任务。

这种人脸识别技术的原理是比较一张人脸图像和储存在数据库中的图像，如果两张图像之间的差异低于设定的阈值，则判定这两张图像属于同一个人。

建立CNN模型后，需要对数据进行预处理和增广，提高算法的鲁棒性和可靠性。

数据的预处理主要是图像大小和数据扩充，数据扩充可以通过添加剪切、旋转、缩放等图像变换方式实现。

人脸识别技术的进步离不开计算机科学技术的不断完善和创新。

例如，计算机视觉技术、机器学习技术、数据挖掘技术、图像和信息处理技术、人工智能技术等都有助于拓宽人脸识别技术的应用场景和业务深度。