当前位置:首页>> >>


人脸识别系统-毕业设计.rar

收藏

资源目录
    文档预览:
    编号:20180825164944229    类型:共享资源    大小:2.18MB    格式:RAR    上传时间:2018-08-25
      
    45
    金币
    关 键 词:
    识别 系统 毕业设计
    资源描述:
    广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇1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广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇2以修正。由于模板变形利用了特征区域的全局信息,因此可以较好地检测出相应的特征形状。由于可变形模板要采用优化算法在参数空间内进行能量函数极小化,因此算法的主要缺点在于两点:一、对参数初值的依赖程度高,很容易陷入局部最小;二、计算时间长。针对这两方面的问题,我们采用了一种由粗到细的检测算法:首先利用人脸器官构造的先验知识、面部图像灰度分布的峰谷和频率特性粗略检测出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致区域和一些关键的特征点;然后在此基础上,给出了较好的模板的初始参数,从而可以大幅提高算法的速度和精度。眼睛是面部最重要的特征,它们的精确定位是识别的关键。基于区域增长的眼睛定位技术,该技术在人脸检测的基础上,充分利用了眼睛是面部区域内脸部中心的左上方和右上方的灰度谷区这一特性,可以精确快速的定位两个眼睛瞳孔中心位置。该算法采用了基于区域增长的搜索策略,在人脸定位算法给出的大致人脸框架中,估计鼻子的初始位置,然后定义两个初始搜索矩形,分别向左右两眼所处的大致位置生长。该算法根据人眼灰度明显低于面部灰度的特点,利用搜索矩形找到眼部的边缘,最后定位到瞳孔的中心。实验表明,本算法对于人脸大小、姿态和光照的变化,都有较强的适应能力,但在眼部阴影较重的情况下,会出现定位不准。佩戴黑框眼镜,也会影响本算法的定位结果。3、面部感知系统的重要内容基于视觉通道信息的面部感知系统,包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类(年龄、种族、性别等的判别) 、表情识别、唇读等分系统,如图 1-1 所式,可以看出,继人脸检测和跟追之后,面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节,是后续工作的基础,具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能,但是, 可以肯定的是,利用已知的身份信息,结合特定人的先验知识,可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置:如使用者的个性化工作环境,信息的共享和隐私保护等等。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇3视频输入 人脸检测和跟踪 面部特征定位人脸识别表情分析性别判断种族判断年龄判别唇 读身份信息情感状态性别信息种族信息年龄信息唇形类别图 1-1 面部感知系统结构图第二节 人脸识别的国内外发展概况现在人脸识别技术已经应用在许多领域中,并起到了举足轻重的作用,人脸识别研究开始于 1966 年 PRI 的 Bledsoe 的工作,经过三十多年的发展,人脸识别技术取得了长足的进步, 现在就目前国内外的发展情况来进行展述。一 国外的发展概况 [1]见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作,1990年日本研制的人像识别机,可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。1993年,美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组,建立了feret 人脸数据库,用于评价人脸识别算法的性能。美国陆军实验室也是利用 vc++开发,通过软件实现的,并且 FAR 为 49%。在美国的进行的公开测试中,FAR,为 53%。美国国防部高级研究项目署,利用半自动和全自动算法。这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标,然后进行识别。在机场开展的测试中,系统发出的错误警报太多,国外的一些高校(卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)为首,麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology )等,英国的雷丁大学(University of Reading) )和公司(Visionics 公司 Facelt 人脸识别系统、Viiage 的 FaceFINDER 身份验证系统、Lau Tech 公司 Hunter 系统、德国的 BioID 系统等)的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面,在考试验证系统的实现方面深入研究并不多。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇4二 国内的发展概况 [2]人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用,尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就,国家863项目“面像检测与识别核心技术” 通过成果鉴定并初步应用,就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统,对人脸图像进行处理,消除了照相机的影响,再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值,因为人脸鉴别通常使用正面照,要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的,使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片,并能达到较高的识别率,在计算机中库藏2300人的正面照片,每人一张照片,使用相距1--7 年、差别比较大的照片去查询,首选率可以达到50%,前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。 2005年1月18日,由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家“十五“ 攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为,该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。本论文主要对该人脸识别系统进行模块划分,并介绍各模块的功能,重点介绍图像预处理模块,对其内的子模块的功能和算法进行详细讲述,主要介绍光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强,图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用,图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇5第二章 系统的需求分析与方案选择人脸识别系统现在应用于许多领域中,但是人脸识别技术也是一项近年来兴起的,且不大为人所知的新技术。在我国以及其他国家都有大量的学者正在研究之中,不断的更新人脸识别技术,以便系统的识别准确率达到新的高度。第一节 可行性分析在开发该人脸识别软件之前,我们查询了前人所写过的诸多论文以及源程序,在开发之时,结合了资料中的算法并揉进了自己的一些思想,使程序可以对人脸图片进行简易识别。一 技术可行性图像的处理方法很多,我们可以根据需要,有选择地使用各种方法。在确定脸部区域上,通常使用的方法有肤色提取。肤色提取,则对脸部区域的获取则比较准确,成功率达到 95%以上,并且速度快,减少很多工作。图像的亮度变化,由于图像的亮度在不同环境的当中,必然受到不同光线的影响,图像就变得太暗或太亮,我们就要对它的亮度进行调整,主要采取的措施是对图像进行光线补偿。高斯平滑:在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量,因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。灰度变换:进行灰度处理,我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度变换前,我们也要对图像的信息进行统计,找出一个比较合理的灰度值,才能进行灰度变换。灰度均衡:灰度变换后,就要进行灰度均衡,可以根据灰度分布来进行灰度均衡。对比度增强:将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开他们的对比度,使它们更加明显,主要通过像素的聚集来实现。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇6二 操作可行性该人脸识别软件需要如下的运行环境:CPU:500M 及以上;内存:64 M 及以上。安装有 Windows 98、Windows Me、Windows 2000、Windows NT 等操作系统中的其中一种。另还装有摄像头可进行随机拍照和识别。因此,从操作可行性来看,只要系统用户的硬件软件设备满足以上条件,即可用该人脸识别软件进行人脸的识别。第二节 需求分析一 应用程序的功能需求分析 该软件最主要的功能就是要能识别出人脸,首先该系统需要对通过摄像头拍照而获取到的原始的人脸图片进行一系列处理才可进行下一步的工作,该处理过程也称图像预处理。预处理这个模块在整个人脸识别系统的开发过程中占有很重要的地位,只有预处理模块做的好,才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。因此本设计中所要完成的主要功能如下所述:图像获取功能:该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片,也可以从图片库中获取,获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。图像预处理功能:该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。人脸定位功能:该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位,将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来,以便进行特征提取。特征提取功能:该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来。识别功能:该模块是将从图片中提取的特征值和后台数据库中的值进行比较来完成识别功能。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇7二 开发环境需求分析1、硬件环境(1)硬件配置原则具有可靠性,可用性和安全性,具有完善的技术支持。能够满足个人学习和设计需要。(2)运行本软件所需的硬件资源CPU: 800M 及以上;内存: 128M 及以上2、软件环境(1)系统软件配置原则能够满足该软件的可靠性,可用性和安全性的要求(2)系统软件配置方案① 配置有持续工作能力、高稳定性、高度可集成的开放式标准的操作系统,如Windows2000,Windows NT,UNIX ,Linux 等。② 配备符合 ANSI/ISO 标准的高级程序设计语言处理软件。如:Visual C++ 6.0。③ 熟悉 C++高级程序设计语言。3、 运行环境需求分析(1) 、硬件环境CPU:500M 及以上;内存:64 M 及以上。(2) 、软件环境可以运行在微软公司近年来所出的各种操作系统。如 Windows 98、Windows Me、Windows 2000、Windows NT 等。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇8第三节 预处理方案选择一 设计方案原则的选择本应用程序的设计方案原则如下:1、采用较为先进的技术力量,保证应用程序在技术上具备一定的优势。2、采用成熟的技术,保证应用程序的安全性和可靠性。3、应用程序便于扩展和维护,易于技术的更新。4、应用程序充分利用现有的资源,尽量减少不必要的再投资。5、编写的代码必须严谨易读,代码的解释必须清楚明白,为应用程序的再开发提供应尽的责任。二 图像文件格式选择在设计的过程中,为了定位和特征提取的方便,我们采用的是 24 位位图。三 开发工具选择本次设计所用的开发工具是 Microsoft Visual C++ 6.0。 Visual C++ 6.0 是Microsoft 公司推出的一种可视化编程工具。它支持多平台和交叉平台的开发,将各种编程工具如编辑器、连接器、调试器等巧妙的结合在一起,构成一个完美的可视化开发环境。用户无需通过繁杂的编程操作,即可完成 Windows 下应用程序的编辑、编译、测试和细化等工作。四 算法选择分析本文主要研究的对象是图像预处理模块,该模块分为光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强、均衡直方图,每个小模块的实现都有许多相应的算法。下面将本系统采用的算法进行介绍:·光线补偿 :由于光线原因,所照的图像可能会存在光线不平衡的情况而造成色彩偏差,为了抵消这种整个图像中存在的色彩偏差,本系统采用的解决方法是:将整个图像中的所有像素的亮度从高到低进行排列,取前 5%的像素,然后线性放大,使这些像素的平均亮度达到 255。实际上就是调整图片像素的 RGB 值。·图像灰度化:图像灰度化是将图像变成灰色,本系统中采用以下步骤来实现图像的灰度化:彩色转换成灰度、灰度比例变换、灰度线性变换、灰度线性截断、灰度取反。·高斯平滑:在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇9质量,因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。但是如果平滑不当,就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清,为了既平滑掉噪声有尽量保持图像细节,本系统采用高斯平滑。·均衡直方图:使用该模块的目的是通过点运算使输入转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像。它的实现主要是利用灰度均衡的转换式DB = f (DA)= H(u)du 。 (式 1)0Max·图像对比度增强:为了将图像的特征一步一步显现出来,需要进行图像的对比度增强,它主要通过对图像的灰度值进行统计,对于小于 Low 则认为是有关的信息,则将它作为黑色处理,对于处于 High 以上的则认为是一些无关的信息,将它们去掉,而处于两者之间的,则进行对比度增强,将他们在总的灰度值里面的比例作为新的像素信息保存起来。广西工学院计算机工程系 2005 届毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 计 014 班 张薇10第三章 系统的概要设计本章主要介绍系统的结构设计的流程以及系统各模块的功能及相关原理。(一)应用程序的总体结构设计流程图如图 3-1 所示:图 3-1 总体结构设计流程图用 户从“文件”菜单中选择“打开”选项在弹出的“打开”对话框中选择要打开的位图,点击“确定” ,应用程序显示所要打开的位图显示识别结果获取脸部区域图象预处理 人脸定位 获取特征参数识别
    展开阅读全文
    1
      金牌文库所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    0条评论

    还可以输入200字符

    暂无评论,赶快抢占沙发吧。

    关于本文
    本文标题:人脸识别系统-毕业设计.rar
    链接地址:http://www.gold-doc.com/p-97677.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们
    copyright@ 2014-2018 金牌文库网站版权所有
    经营许可证编号:浙ICP备15046084号-3
    收起
    展开