系统，创造性地运用积分投影法从单幅图像上计算出组脸部特征参数，再利用模式分类技术与标准人脸相匹配。系统实现了快速实时处理，促进了人脸识别系统走向实际应用领域。不足是，此类方法仍需要利用操作员些先验知识，仍然摆脱不了人干预。第三阶段是真正机器自动识别阶段世纪年代以来，人脸识别技术发展非常迅速，所目录摘要目录序言人脸识别背景介绍人脸识别国内外发展状况人脸识别研究意义人脸识别技术应用主要章节内容和章节结构本章小结人脸识别系统技术框架和功能模块简介人脸识别功能模块人脸识别技术框架本章小结人脸识别方法人脸识别算法原理常用人脸识别方法基于神经网络人脸识别方法本章小结人脸检测核心算法人脸检测算法在人脸识别中作用人脸检测算法算法本章小结原型系统实现系统模块划分模块实现系统运行流程图系统功能界面实验结果及分析本章小结总结与展望参考文献序言人脸识别背景介绍近几年来，已开发应用了声音识别签字识别指纹识别掌形识别眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发人脸识别技术则具有简便准确经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制安全验证安防监控与搜寻罪犯等有关方面。人体生物特征识别技术是依靠人体生物特征来进行人身份验证种高科技识别技术。而人脸识别技术具有比其他生物特征识别技术更直观简便准确可靠及可扩展性良好等众多优势，因而应用广泛。随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要快速增长，生物统计识别技术得到了新重视。目前，微电子和视觉系统方面取得新进展，使该领域中高性能自动识别技术实现代价降低到了可以接受程度。而人脸识别是所有生物识别方法中应用最广泛技术之，人脸识别技术是项近年来兴起，但不大为人所知新技术。人们更多是在电影中看到这种技术神奇应用警察将偷拍到嫌疑犯脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中资料进行比对，并找出该嫌犯详细资料和犯罪记录。这并非虚构情节。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，对于人脸识别技术研究始于上世纪年代，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。人脸识别国内外发展状况人脸识别技术从应用层面上主要可分为人脸检测人脸识别查询人脸识别身份认证，目前，我国从事人脸识别技术研究单位有很多，使得生物特征识别技术形成缩小了与国外差距。年，以清华大学和中科院自动化研究所为代表北京奥运会实名制票证系统实施将生物特征识别技术又推到了个新水平，为我国生物识别技术在安防领域应用打下了坚实基础。人脸识别检测研究，主要包括人脸检测技术和人脸识别技术研究。人脸识别检测是指对于任意幅给定图像，采用定策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是，则返回人脸位置大小和姿态，接着对人脸进行识别。它是个复杂具有挑战性模式检测问题。同时，人脸检测要走向实际应用，精度和速度是亟需解决两个关健问题，自世纪年代以来，人脸检测精度得到了大幅度提高，但是速度却直达不到应用系统用户满意程度，为此研究者们付出艰辛努力，直到世纪基于算法人脸检测器发表，人脸检测速度才得到了实质性提高，该算法发表也促进了人脸检测研究进步蓬勃发展。按照人脸识别自动化程度，人脸识别发展经历了以下三个阶段第阶段是机械式识别阶段早期人脸识别，是在已经得到个正面人脸图像基础上进行，以为代表，主要研究人脸识别所需要面部特征。在系统中，用个简单语句与数据库中张脸相联系，同时与指纹分析相结合，提供了个较强识别系统。为了提高脸部识别率，为待识别脸设计了种有效且逼真摹写。则用计算机实现了这想法，并产生了较高质量人脸灰度图模型。但是，这阶段人脸识别过程全部依赖于操作人员，没有实现系统自动识别功能。第二阶段是人机交互式识别阶段这阶段所采用主要技术方案是基于人脸几何结构特征研究方法，此方法思想是首先检测出眼鼻嘴等脸部主要部件位置和大小，然后利用这些部件总体几何分布关系以及相互之间参数比例来识别人脸，忽略了局部细微特征，更适合于粗分类。代表性工作有和等人用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这特征表示法识别系统。和则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表示人脸特征如嘴唇与鼻子之间距离，嘴唇高度等。更进步地，设计了个高速且有定知识导引半自动回溯识别系统，创造性地运用积分投影法从单幅图像上计算出组脸部特征参数，再利用模式分类技术与标准人脸相匹配。系统实现了快速实时处理，促进了人脸识别系统走向实际应用领域。不足是，此类方法仍需要利用操作员些先验知识，仍然摆脱不了人干预。第三阶段是真正机器自动识别阶段世纪年代以来，人脸识别技术发展非常迅速，所第四个按钮功能分别是进行日志管理和退出系统。如图所示。图系统主界面人脸库界面。在人脸库管理界面，可以添加删除修改人员信息操作，也可以自动或者手动提取人脸特征，以及进行人脸训练。具体功能界面如下所示。图人脸库界面检测与标注界面。系统功能包括人脸检测特征标注特征提取人脸识别四个部分。启动系统后进入人脸检测界面，点击摄像键后进入如下界面进行人脸区域检测图像预处理特征标注特征提取等步骤。特征提取与人脸识别在特征标注完成后进行，而且是自动无需手动。图检测与标注界面在启动系统后可以手动载入指定图像，也可以由摄像头自动载入图像。首先检测图片中是否有人脸存在用到了算法，如果没有那么就提示用户手动输入或者是否等待摄像头读入。接着对图像进行预处理比如灰度化等，然后将人脸大致范围用圆圈圈出来。最后就可以进行边缘提取和特征标注了。实验结果及分析本文采用算法来实现对人脸检测，其重点在于对弱分类器选取。所以在前期训练时候，训练样本集选取就显得很重要。本文使用样本库，它有人脸样本张，非人脸图片张。此样本库中，各样本尺寸相同，只将正面正向无遮挡人脸图片归入人脸图片训练集。用本库训练出来强分类器只对此类图片敏感。由于特征数量过于巨大，所以在训练时间空间成本都非常巨大。必须进行优化。为了提高训练速度只能减少特征数量，可以在特征生成阶段，人为地提出剔除，或者在训练阶段动态减少。效果如下所示。图检测结果该图总数漏检错检本章小结本章介绍人脸识别系统原型实现，共划分为六个模块图像获取模块图像预处理模块人脸区域获取模块人脸定位模块特征提取模块和识别模块。接着介绍原型系统实现，首先启动系统进入人脸检测界面，点击摄像键摄像并保存，对图像预处理检测有无人脸，对人脸进行定位并标出关键部位，提取特征与数据库中特征进行对比识别身份。总结与展望本文讨论了人脸检测研究背景研究意义发展前景。主要介绍了人脸识别方法人脸检测常见算法。最后，采用了算法实现了基于人脸检测系统。人脸检测在国防军事防火防盗制度考勤身份识别等方面有着重要应用。但是该技术仍然不够成熟，在思想和算法上面还需要不断改进，以提高识别准确率。随着对人脸识别技术不断深入研究，我相信人脸识别技术在不久将来定能够得到更广泛应用。本次毕设我收获很大，喜不胜收，希望今后能够学习相关知识，更加深入学习几种编程语言，多做实际项目，将理论用于实践，以便提高自己综合素质。参考文献周德华，毛敏峰，徐浩种多人脸跟踪算法研究与实现，电视技术王伟张佑生方芳人脸检测与识别技术综述，高建坡，王煜坚，杨浩等种基于变换椭圆模型肤色检测方法电子与信息学报李刚，高政人脸自动识别方法综述计算机应用研究，高建坡，王煜坚，杨浩等种基于变换椭圆模型肤色检测方法电子与信息学报高建坡视频序列中人脸检测与跟踪算法研究东南大学博士学位论文，基于五官特征定位人脸识别技术在防盗门中应用中国海洋大学张翠平，苏光大人脸识别技术综述中国图像图形学报年期，张宏林数字图像模式识别技术及工程实践北京人民邮电出版社，年月目录摘要目录序言人脸识别背景介绍人脸识别国内外发展状况人脸识别研究意义人脸识别技术应用主要章节内容和章节结构本章小结人脸识别系统技术框架和功能模块简介人脸识别功能模块人脸识别技术框架本章小结人脸识别方法人脸识别算法原理常用人脸识别方法基于神经网络人脸识别方法本章小结人脸检测核心算法人脸检测算法在人脸识别中作用人脸检测算法算法本章小结原型系统实现本科毕业论文设计题目基于视频人脸识别系统设计与实现学生姓名李智良学号指导教师李康院系软件学院专业软件工程年级级教务处制二零四年六月成绩诚信声明本人郑重声明本人所呈交毕业论文设计，是在导师指导下进行研究所取得成果。毕业论文设计中凡引用他人已经发表或未发表成果数据观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或在网上发表论文。论文作者签名日期年月日摘要基于生物特征识别身份认证方法和系统研究直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究热点，其中，由于人脸稳定性和可见性，针对人脸识别算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了套针对监控视频基于人脸识别原型系统，开发语言选用，全文内容包括构建了基于视频人脸识别技术框架。针对实验室和宿舍安全管理需要，构建了基于视频人脸识别技术框架，能够完成基于视频实时人脸识别和身份认定设计了基于视频人脸快速检测算法。人脸检测是人脸识别前提，本文采用基于快速人脸检测算法实现视频图像中人脸快速定位和提取设计了基于算法视频人脸识别方法。应用算法实现了针对视频流快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。系统基于平台设计，使用语言进行实现，完成了基于视频实时人脸身份认定。关键词人脸检测人脸识别目录摘要目录序言人脸识别背景介绍人脸识别国内外发展状况人脸识别研究意义人脸识别技术应用主要章节内容和章节结构本章小结人脸识别系统技术框架和功能模块简介人脸识别功能模块人脸识别技术框架本章小结人脸识别方法人脸识别算法原理常用人脸识别方法基于神