1、符，从而可以对其身份进行查明。生物特征识别技术通过利用人体独有行为或生理特征来进行识别。传统意义上，生物识别技术主要分如下两类，第类生物体征，指是生物本身属性，如指纹，视网膜等。另类是生物行为特征，如跑步，走路等。以上两种特征完全可以通过现在所掌握识别技术来进行识别。而人脸这特征与人类其他特征相比较，有着独特优势，它容易采集，不需要经过接触，容易被大家所认同人们彼此了解对方都是通过观察对方面部特征，并根据这种方式来取得彼此相关信息，这就是所谓第印象。尽管外界因素如神态年龄光线变化。万方数据第章绪论等产生或多或少变化，使得人面部特征发生相应变化，但是其他人依然可以根据获取面部特征进行身份识别，这种现象说明人脸部存有大量特征信息，通过提出人脸部特征信息，就可以判断个人。传统意义上所说面部感知系统，指是基于视觉通道信息，包括人脸识别和追踪唇读等。
2、易被遗忘，但人生物特征，如人脸，视网膜指纹等却是固有。因此如果将生物识别技术应用到智能监控系统中，身份进行识别将具有更好有效性安全性和可靠性。这种个人身份识别系统越来越受到人们重视，并已经融入人们社会生活各个领域，以适应时代变换。年月，联合国国际民用航空组织宣布将生物特征如指纹，人脸，虹膜等加入个人护照中，用来在入境时候对个人身份进行确认。专家估计，在未来年，我国也有趋势形成近百亿元市场。目前，很多自动识别系统都基于生物特征而研发，他们在工作过程和工作原理上大致相同。步骤如下先是进行采集样本，采集样本可以是虹膜指纹人脸图片等然后对特征进行提取，即获取样本些特点，再用特定算法为其制定个自己特征代码，而后将这代码存入数据库。最后当个人需要对其身份进行验证时候，再用之前使用特定特征匹配算法调出数据库中特征码，并与被识别人特征进行匹配，看其是否相。
3、势被越来越多教育结构，认证机构广泛使用。与传统课堂教学相比较，网络学习突出优势在于它彻底突破了传统教学受时间空间教学环境等因素制约和束缚，最大限度地满足社会性和组织性学习需求，使得网络时代教育变得更加个性化和多样化最大限度地满足社会公众对于他们如何面对生存所需要信息和教育使得学习者学习更加自主灵活，个性化。所以，网络化学习必将成为二十世纪实现终身教育大众化最重要学习方式。网络学习虽然具有明显优势，但也存在着定局限性，其中由于在网络学习过程中缺乏实时有效监控，从而无法保证教学质量和效果问题是从事现代教育研究者们面临重点课题。本研究内容就是将人脸识别技术应用到网络教学监控当中，将利用客户端摄像头获取学习者人脸图像后存入服务器人脸数据库中作为基础数据，在需要对学习行为进行监控时再次获取学习者人脸图像，并将之与数据库中人脸图像做比对分析，从而判断。
4、变化人姿势表情等等不确定因素，会导致图片质量低而影响到系统判断，降低了识别准确程度。因此，对于所捕捉图片进行预处理就显得尤为必要了，在识别之前，通过系列相关方式对图片进行加工，消除图片中噪音，使得图片特征更为突出，能够满足识别需求，提高识别准确率，是该设计所要达到目标。随着人脸识别技术日益成熟，其应用领域也日渐宽广，目前身份验证系统智能签到系统等已经非常普遍。本文着重探讨是该技术在网络学习监控中应用。如今信息技术越来越深刻地影响着现代科技进步和社会经济发展。通过计算机技术网络技术和现代通信技术等高科技手段发展起来网络学习也成为获取知识种重要学习模式。网络学习是远程教学种重要形式，也被称为“在线学习”或“数字化学习”，利用计算机设备和互联网对学生进行教学新型学习模式，学习可以随时随地地开展，与传统课堂教学模式相辅相成。网络学习正在以其特有优。
5、系统表情识别人脸归类等图面部感知系统结构图人脸识别过程主要分为三个部分。首先，采集人脸图像样本。很多科研机构都成立了相关人脸图像库，比较闻名有美国国防部所成立人脸库和英国剑桥大学所成立人脸库而后，采用特征提取，并将相关数据导入所建立特征数据库最后，实现个人身份信息鉴定，通过指定匹配算法，将待识别人脸特征信息与数据库中相关信息进行匹配，从而鉴定其身份。根据市场调查信息，该技术在相关产业中有着不少份额，因为其简单友好，直接等优点，将会刺激份额不断增加，因此人脸识别技术将会有着十分可观市场前景。，如图所式，不难发现，在人脸识别和追踪之后，对面部特征进行定位是人脸感知环节必不可少步，同时也为后续工作奠定了基础，具有非比寻常意义。可以确定是，通过已知信息，结合给定人脸知识，对于生物识别准确率有着巨大提升。在模式识别领域中，对于人脸识别研究面临着诸多。
6、计中遇到问题给予及时认真负责指导。特别要感谢是赵教授牺牲了许多宝贵时间，对应用程序设计提出了许多宝贵意见和建议，完善了我设计思想，对他们给予帮助，这里再次表示我衷心感谢！万方数据基于位彩色图像人脸识别系统设计与实现作者李敏学位授予单位天津大学引用本文格式李敏基于位彩色图像人脸识别系统设计与实现学位论文硕士对问题。生物特征识别技术满足了快速准确识别身份需求。银行卡密码密码指令等数字信息很容易被遗忘，但人生物特征，如人脸，视网膜指纹等却是固有。因此如果将生物识别技术应用到智能监控系统中，身份进行识别将具有更好有效性安全性和可靠性。这种个人身份识别系统越来越受到人们重视，并已经融入人们社会生活各个领域，以适应时代变换。年月，联合国国际民用航空组织宣布将生物特征如指纹，人脸，虹膜等加入个人护照中，用来在入境时候对个人身份进行确认。专家估计，在未来。
7、难题，不过其发展空间和应用前景令人较为满意。该技术所涉及到领域十分广泛，对研究人员综合能力要求较高，如模式识别机器视觉图像处理等各种领域。近段时间以来，尽管在该技术研究上取得了不小进步和些较为满意成果，使得人脸识别技术慢慢走向了成熟，但是人脸识别技术在应用到现实生活中时候依旧面临视频输入人脸识别和追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万方数据第章绪论着十分严峻问题,因为所有人面部五官都是十分类似，并且人脸部又充满弹性，人姿态表情或发饰装扮千变万化都给人脸识别正确程度带来十分巨大挑战。如何能够在各种干扰因素条件下能够保证识别准确率以及识别速度，是现阶段该技术需要攻克难题。在现阶段人脸识别系统中，很多系统都是根据系统所捕捉包含人脸图片，来进行识别，但是因为外界因素干扰，如光。
8、，我国也有趋势形成近百亿元市场。目前，很多自动识别系统都基于生物特征而研发，他们在工作过程和工作原理上大致相同。步骤如下先是进行采集样本，采集样本可以是虹膜指纹人脸图片等然后对特征进行提取，即获取样本些特点，再用特定算法为其制定个自己特征代码，而后将这代码存入数据库。最后当个人需要对其身份进行验证时候，再用之前使用特定特征匹配算天津大学硕士学位论文基于位彩色图像人脸识别系统设计与实现领域软件工程作者姓名李敏指导教师赵毅强企业导师吕晓琪天津大学软件学院年月万方数据独创性声明本人声明所呈交学位论文是本人在导师指导下进行研究工作和取得研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构学位或证书而使用过材料。与我同工作同志对本研究所做任何贡献均已在论文中作了明确说明并表示了。
9、符，从而可以对其身份进行查明。生物特征识别技术通过利用人体独有行为或生理特征来进行识别。传统意义上，生物识别技术主要分如下两类，第类生物体征，指是生物本身属性，如指纹，视网膜等。另类是生物行为特征，如跑步，走路等。以上两种特征完全可以通过现在所掌握识别技术来进行识别。而人脸这特征与人类其他特征相比较，有着独特优势，它容易采集，不需要经过接触，容易被大家所认同人们彼此了解对方都是通过观察对方面部特征，并根据这种方式来取得彼此相关信息，这就是所谓第印象。尽管外界因素如神态年龄光线变化。万方数据第章绪论等产生或多或少变化，使得人面部特征发生相应变化，但是其他人依然可以根据获取面部特征进行身份识别，这种现象说明人脸部存有大量特征信息，通过提出人脸部特征信息，就可以判断个人。传统意义上所说面部感知系统，指是基于视觉通道信息，包括人脸识别和追踪唇读等。
10、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天津大学有关保留使用学位论文规定。特授权天津大学可以将学位论文全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文复印件和磁盘。保密学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名导师签名签字日期年月日签字日期年月日万方数据摘要人脸识别技术具有安全可靠，非接触唯性高等特点，该技术涉及模式识别图像处理视频技术等多个学科领域，目前已广泛应用在电子商务安全防务等各个领域。研究人脸识别技术并与具体应用相结合，有着重要意义。论文较为全面对国内外人脸识别技术发展情况和趋势进行分析，在基于位彩色图像对人脸进行识别方法上，开展了图像处理模块研究。由于识别系统在捕捉包含人脸图片时，会受到光照姿势等因素干扰。
11、势被越来越多教育结构，认证机构广泛使用。与传统课堂教学相比较，网络学习突出优势在于它彻底突破了传统教学受时间空间教学环境等因素制约和束缚，最大限度地满足社会性和组织性学习需求，使得网络时代教育变得更加个性化和多样化最大限度地满足社会公众对于他们如何面对生存所需要信息和教育使得学习者学习更加自主灵活，个性化。所以，网络化学习必将成为二十世纪实现终身教育大众化最重要学习方式。网络学习虽然具有明显优势，但也存在着定局限性，其中由于在网络学习过程中缺乏实时有效监控，从而无法保证教学质量和效果问题是从事现代教育研究者们面临重点课题。本研究内容就是将人脸识别技术应用到网络教学监控当中，将利用客户端摄像头获取学习者人脸图像后存入服务器人脸数据库中作为基础数据，在需要对学习行为进行监控时再次获取学习者人脸图像，并将之与数据库中人脸图像做比对分析，从而判断。
12、究主题，算法实现，技术实现等方面，分成以下几个阶段，下面将对三个阶段实现了哪些成果，具体是如何步步发展，期间遇到了哪些困难展开介绍第阶段年。在该阶段，人脸识别技术才刚有雏形，并没有具体研究，人们对人脸识别技术认知也是仅仅停留于模式识别个分支，在期间，对于该项技术研究，采用是几个结构特征法。在研究人脸识别过程中，也采用了人工神经元网络等系列算法。早期致力于研究工作人员除了以外，还包括和等。博士写首篇与相关论文在年与日本京都大学发表。即使是如今，博士依旧活跃于人脸识别领域，他本身是在卡内基梅隆大学机器人研究院当教授，他队伍也是非常热衷于人脸识别领域，是该领域支重要力量。从万方数据参考文献,‐,万方数据致谢致谢在这次毕业设计中，我得到了指导老师赵毅强教授指导和大力帮助，企业导师吕工提供了许多对我们毕业设计非常有价值建议和资料，并对我在这次毕业设。
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