北方工业大学本科毕业设计（论文）开题报告书题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师：专业班级：学号：姓名：日期：2013年3月20日一、选题的目的、意义近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。

人脸识别技术的应用背景及研究现状文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身

人脸识别项目一、目的用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，如性别（男性、女性）、年龄（儿童、青少年、成年、老年）、佩戴眼镜（是、否）、戴帽子（是、否）、表情（微笑、严肃）等。二、内容人脸识别是模式识别的一个重要的应用领域。其识别过程包括：特征提取与选取、分类（包括训练与测试）、分类器性能评估。三、数据四个文本文件：faceR: 训

基于ＭATＬAB的人脸识别————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:图像识别题目:基于MＡTＬAB的人脸识别院系:计算机科学与应用系班级:姓名：学号：日期：设计题目基于MAＴLAＢ的人脸识别设计技术参数测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小１02４×

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段：1. 基于简单背景的人脸识别这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面

人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别

一 一类是回答“ 我是谁？”的问题，即身份识别。另一类是回答“ 这个人是我吗？”，即身份验证。1. 关于人脸识别2. 人脸识别过程目 录3. 人脸识别技术难点4. 人脸识别方法

5.0 总结探索方向人脸识别方法有很多种，每种人脸识别方法又都 各有优缺点，如何充分利用现有的各种人脸识别方 法，发挥某一类方法的优点，克服某一类方法的缺 点，将它们进行有效的综合

1 绪论1.1人脸表情识别研究的目的和意义人脸是人最重要的外貌特征，由于脸部信息可以通过非接触的方式（如摄像头）取得，所以非常适合于作为身份鉴别的依据。人脸识别就是对于输入的人脸图像或者视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步确定每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每张人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知

基于人脸识别技术的微表情研究与心理解读摘要：本文旨在探讨运用现已广泛运用的人脸识别技术进行改进，实现个人心理解读的可行性，并进一步探讨是否能运用于实际中为我们的生活、工作提供便捷。本文中微表情研究是人脸识别技术与心理解读的交点，人脸识别技术有助于微表情的研究，而通过微表情的研究可以准确的解读出人们的真实情感。关键字：人脸识别；微表情；心理；真实情感正文：人脸

图像识别题目：基于MATLAB的人脸识别院系：计算机科学与应用系班级：姓名：学号：日期：目录引言 (1)1 人脸识别技术 (2)1.1人脸识别的研究内容 (2)1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)1.1.2人脸表征(Face Representation) (2)1.2几种典型的人脸识别方法 (3)1.2.1基于几何特征的人脸识别方法

人脸识别总结一、概述生物特征识别技术包括人脸识别、指纹识别、语音识别、表情分析及理解、虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统、智能人脸监控系统、用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统、网络服务中的在线验

图像识别题目：基于MATLAB的人脸识别院系：计算机科学与应用系班级：：学号：日期：目录引言 (1)1 人脸识别技术 (2)1.1人脸识别的研究内容 (2)1.1.1人脸检测(Face Detection) (2)1.1.2人脸表征(Face Representation) (2)1.2几种典型的人脸识别方法 (3)1.2.1基于几何特征的人脸识别方法 (3

人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别

三个方面的缺点：1.识别精度低2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹

M},其中M为训练集中图像总数，这M幅图像的 平均人脸为： 1 MiM i1Ri每个人脸Ri与平均人脸ψ的差值向量是：4.0 基于PCA算法的人脸识别•利用特征脸进行人脸识别的过程

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910153743.5(22)申请日 2019.03.01(71)申请人 哈尔滨理工大学地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号(72)发明人 孙崐　李晓彤　殷欣　(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)(54

人脸识别技术综述李勃摘要：简要介绍了人脸识别技术的研究背景及其发展历程；对人脸识别技术的常用方法进行了分类总结；重点对近年来人脸识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价；总结了现阶段存在的研究困难并提出今后的发展方向。关键词：人脸识别；人脸检测；人脸定位；特征提取Abstract: Briefly introduces the background o

Face Recognition数字图像处理人脸识别信息科学与技术学院 刘世伟 2020年7月7日目 录1.0 关于人脸识别人脸识别是人类视觉最杰出的能力之一，是一个活 跃的研究领