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。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些思想，使程序可以对人脸图片进行简易识别。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。二操作可行性该人脸识别软件需要如下的运行环境及以上内存及以上。安装有人民邮电出版社，年月何斌等数字图像处理北京人民邮电出版社，年月黄维通，姚瑞霞程序设计教程北京机械工业出版社，年月马安鹏程序设计导学北京清华大学出版社，年月张威等程序设计技巧与实例北京中国铁道出版社，年月黄维通姚瑞霞著程序设计教程北京机械工业出版社，年月第章前言第节课题背景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，人脸识别技术是项近年来兴起的，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，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是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些可喜的成果，但是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。面部关键特征定位及人脸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变换算子基于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，它况见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于年的的工作，年日本研制的人像识别机，可在秒钟内中从人中识别到你要找的人。年，美国国防部高级研究项目署和美国陆军研究实验室成立了项目组，建立了人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。美国陆军实验室也是利用开发，通过软件实现的，并且为。在美国的进行的公开测试中为。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，系统发出的警报太多，国外的些高校卡内基梅隆大学为首，麻省理工大学等，英国的雷丁大学和公司公司人脸识别系统的身份验证系统公司系统德国的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。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二国内的发展概况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当今热点科研领域掌握了定的核心技术。北京科瑞奇技术开发股份有限公司在年开发了种人脸鉴别系统，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，在计算机中库藏人的正面照片，每人张照片，使用相距年差别比较大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。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。图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年的的工作，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。国外的发展概要读取的文件返回值成功返回的句柄，否则返回说明该函数拷贝指定的内存区域，返回复制后的新内存区域，出错时返回函数名称参数，图像每行的字节数返回值图像像素数据的偏移说明该函数计算图像像素数据的偏移函数名称参数无返回值图片高度说明该函数返回图像的高度函数名称参数无返回值图片字节数说明该函数返回图片字节数第六章测试测试是为了找出程序的。正如测试的规则所确定的样测试是为了发现程序中的而执行程序的过程好的测试方案是极可能发现迄今为止尚未发现的的测试方案成功的测试是发现了迄今为止尚未发现的的测试。第节测试的原则应当把尽早地和不断地进行软件测试作为软件开发者的座右铭。测试用例应由测试输入数据和与之对应的预期输出结果两部分组成。程序员应避免检查自己的程序。注意不是指对程序的调试在设计测试用例时，应当包括合理的输入条件和不合理的输入条件。不合理的输入条件是指异常的，临界的，可能引起问题异变的输入条件。充分注意测试中的群集现象。经验表明，测试后程序残存的数目与该程序中以发现的数目或检错率成正比。应该对群集的程序段进行重点测试。严格执行测试计划，排除测试的随意性。测试计划应包括所测软件的功能，输入和输出，测试内容，各项测试的进度安排，资源要求，测试资料，测试工具，测试用例的选择，测试的控制方法和过程