范文一:人脸识别开题报告
人脸识别开题报告
开题报告 人脸检测与识别
毕业设计(论文)
开题报告
题 目:人脸检测与识别系统设计
院系名称: 电气工程学院 专业班级:自动F0904
学生姓名:陈龙斌 学 号: 200948280407
指导教师: 吴翔教师职称:讲师
2013 年 03 月 02 日
开题报告填写要求
1(开题报告(含“文献综述”)作为毕业设计(论文)答
辩委
员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指
导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成,经指导教师签
署意见及所在专业审查后生效。
2(开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设
计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,禁止打印
在其它纸上后剪贴,完成后应及时交给指导教师签署意见。
3(“文献综述”应按论文的格式成文,并直接书写(或打印)
在本开题报告第一栏目内,学生写文献综述的参考文献应不少于15
篇(不包括辞典、手册)。
4(有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94
《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,
一律用阿拉伯数字书写。如“2006年11月20日”或“2006-11-30”。
毕业设计(论文)开题报告
篇二:基于人脸识别开题报告
毕业设计(论文)
开 题 报 告
论文题目:基于人脸识别的考勤系统研究
学生姓名: 双道志
专 业:网络工程
指导教师: 廖海斌
学号:104221018 方向:计算机方向
2013 年 09 月
标题
摘要(中英文对照) 目录
正文
1.绪论
1.1选题背景
1.2选题的目的及意义 1.3国内外发展概况 2.系统需求分析
2.1可行性研究
2.1.1经济可行性研究 2.1.2技术可行性研究 2.1.3操作可行性研究 2.2需求分析
2.2.1应用程序的功能需求分析
2.2.2开发环境的需求分析 2.2.3运行环境的需求分析 3(系统概要设计 3.1各功能模块简介 4.系统详细设计
4.1系统整体设计简述 4.2各模块详细设计 4.2.1图像采集及处理 4.2.2考勤管理模块 4.2.3数据库管理
5.测试
结论
后记
参考文献
篇三:开题报告:人脸识别 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 二、本题的基本内容
三、完成期限和主要措施 四、预期达到的目标
五、主要参考文献
范文二:基于人脸识别开题报告
毕业设计(论文)
开 题 报 告
论文题目: 基于人脸识别的考勤系统研究 学生姓名: 双道志 学号:104221018 专 业: 网络工程 方向:计算机方向 指导教师: 廖海斌
2013 年 09 月
1(本课题的研究意义和目的
随科技的不断发展,安全性的要求也不断提高,IC卡等传统身份识别工具已不能满足社会需求。所以从通用性、安全性、成熟性和造价性等多方面综合考虑,研究新的识别工具是一个必然的趋势。基于人脸识别的考勤系统的设计,能够彻底解决传统打卡中磁卡、IC卡等考勤方式存在的代打卡、卡丢失等不足和缺陷,最为有效的杜绝了考勤管理中的人为因素,充分体现了考勤管理的公正,避免不必要的人事纠纷。因此本次毕业设计选择了人脸识别考勤系统的研究与实现,以保证考勤数据的真实性,真正体现公开、公平和公正,从而进一步提高企业管理效率和管理水平。
人脸识别技术在20世纪90年代得到了迅猛发展,国内外已经有越来越多的单位开始专门从事人脸识别技术的研究,国外的一些主要的单位有A4Vison、Human Scan、Vissage等。国内主要从事人脸识别的科研单位有清华大学、中科院自动化、中科院计算所。公司如上海的银晨,背景的汉王、海鑫、天眼、普赛等。
现在已经有少量的国内自主技术研发的人脸识别考勤机投入到市场,由于中国人口基数大、社会对安全防范的所需等因素,在不久的将来,将会需要功能更加齐全的考勤产品,而且新产品的出现将有力地推动国内人脸识别产品的规模化生产,也让考勤迎来人脸时代。
本次设计将通过Myeclipse和Oracle数据库来实现人脸识别考勤系统的研究与实现。预期达到以下目标:
1. 用户注册,通过摄像头采集人脸图像,建立人脸档案,存入数据库。
2. 用户识别,通过摄像头采集人脸图像与档案中的数据进行对比,验证。
3. 考勤系统管理,管理界面及通过人脸识别记录的考勤情况。
本系统是通过人脸识别而成的考勤系统,因此对人脸的检测和特征提取时极为键的,所以,本次系统开发主要研究的是人脸的识别及特征的提取。并且在保证准确的条件下,提高动态性能。
2(本课题的基本内容、重点及难点
本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理, 以便提高定位和识别的准确率,该模块主要包含光线补偿、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。
人脸检测是人脸识别的一个关键环节,现在人脸检测方法可归为两类:一是基于 知识建模的人脸检测,能够在一定程度上用于复杂背景图像中的人脸检测,但是要想
湖北科技学院本科毕业设计,论文,:开题报告
进一步提高知识模型的适应能力,需要综合更多的特征,这实际上设计到图像理解这一困难的问题,这是此类方法进一步发展遇到的主要障碍。二是基于统计模型的方法。该方法具有很强的适应能力和鲁棒性,但由于需要对所有的检测窗口进行穷举搜索,计算复杂度很高,因此检测速度有待遇提高,另外“非人脸”样本的选取仍然是一个较为困难的问题。此类方法主要针对正面人脸的检测,旋转人脸、多姿态人脸的检测由于比较复杂和困难,有效的方法还不多。
3(本课题的研究方法(或技术路线)
技术可行性,MyEclipse企业级工作平台式对EclipseIDE的扩展,利用它我们可以在数据库和javaEE的开发、发布以及应用程序服务器的整合方面极大的提高工作效率。它是功能丰富的JavaEE集成开发环境,包括了完备的编码、调试、测试和发布功能。
经济可行性,本系统是在学习与实践基础上开发完成的,从“成本估算”和“成本-效益”上分析,耗资很少,并且本系统是非接触的、不需要考勤卡等附属设备的考勤系统。避免了考勤卡的丢失、损坏等给使用者带来的不便和经济损失,也节约制卡的成本。
运行可行性,该人脸识别软件需要如下运行环境:CPU:500M及以上,内存:64M 及以上。安装有Windows98、Windows 2000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。
在撰写论文的过程中,先进行可行性研究和需求分析,形成需求分析文档,做为开发系统的根据。其次通过在培训学习各种知识的过程中进行系统的设计并且在网上查阅相关内容并翻阅了大量的书籍、书刊,并对材料进行整理和比较,加工形成论文。最后运用测试工具进行系统测试,完成结果分析。
4(论文提纲
标题
摘要(中英文对照)
目录
正文
1.绪论
1.1选题背景
1.2选题的目的及意义
1.3国内外发展概况
2.系统需求分析
2.1可行性研究
2.1.1经济可行性研究
2.1.2技术可行性研究
2.1.3操作可行性研究
2.2需求分析
2.2.1应用程序的功能需求分析
2.2.2开发环境的需求分析
2.2.3运行环境的需求分析 3(系统概要设计
3.1各功能模块简介 4.系统详细设计
4.1系统整体设计简述
4.2各模块详细设计
4.2.1图像采集及处理
4.2.2考勤管理模块
4.2.3数据库管理 5.测试
结论
后记
参考文献
湖北科技学院本科毕业设计,论文,:开题报告
5(本课题的参考文献资料
[1] 周杰,卢春雨,张长水,人脸自动识别方法综述,电子学报。 [2] 张翠平,苏光大,人脸识别技术综述,中国图像图形学报。 [3] 周激流,张晔,人脸识别理论研究进展,计算机辅助设计与图像学学报。 [4] 徐小夏,陈泉林,智能交通监控系统中的自适应背景更新算法研究。 [5] 张宏林,数字图像模式识别技术及工程实践,人们有点出版社。 [6] 许飞,施晓红等,MATLAB应用图像处理,西安电子科技大学出版社。 [7] 贾永红,计算机图像处理与分析,武汉大学出版社。
[8] 孙振新,素描,上海画报出版社。
[9] 张琴,基于人脸图像的识别系统研究,西安理工大学。
[10] 张俊,何昕,李介谷,基于面部集合特征点提取的人脸识别方法,红外激光工程。 6(本课题的进度安排
2013年6月 确定论文选题(方向),收集相关资料
2013年9月 完成外文翻译、文献综述 2013年10月 完成开题报告
2014年3月 完成论文初稿
2014年4月 完成论文修改稿、定稿 2014年5月 论文答辩
2014年底 论文装订成册上交 指导教师意见:
湖北科技学院本科毕业设计,论文,:开题报告
指导教师:
年 月 日
院系审查意见:
院系负责人:
年 月 日
范文三:毕设-人脸识别-开题报告
毕 业 设 计 开 题 报 告
1.本课题的研究意义,国内外研究现状、水平和发展趋势:
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。
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
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。
2.本课题的基本内容,预计可能遇到的困难,提出解决问题的方法和措施:
本课题的主要内容是图像预处理 , 它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理 , 以便 提高定位和识别的准确率 . 该模块主要包含光线补偿、 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。
·课题难点在于:
(1) 由于在拍摄的过程中有光线的影响 , 会导致拍摄出的相片色彩不均匀 , 因此会给 光线补偿工作带来困难 .
(2) 在编程的过程中 , 算法可以在网上和书上找到 , 但是具体的实现有困难
3.工作进度和日程安排:
第 1 周 ~第 2 周:调研、资料查询、外文翻译
第 3 周 :可行性分析阶段
第 4 周 ~第 5 周:需求分析阶段
第 6 周 :概要设计阶段
第 7 周 ~第 8 周:详细设计阶段
第 9 周 ~第 10周:编码阶段
第 11周 :测试阶段
第 12周 ~第 13周:写文档
4.本课题拟采用的研究方案和可行性分析:
(1)研究方案:
a 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。
b 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。
c 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
D B = f (D A ) =
A0
DMax H (u ) du 。 (式 1)
·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。 (2)技术可行性分析:
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, 图像就变得或暗或太亮,我们就要对它的亮度进行调整,主要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。
范文四:人脸识别报告
信息工程学院本科生课程设计报告 课程名称:数字信号处理
设 计 题 目:人脸识别
系 别:信息工程学院
专 业 (方 向 ) :
年 级、 班:
学 生 姓 名:
学 号:
指 导 教 师:
日 目录
一、 设计目的 ..........................................
二、 设计要求 ..........................................
三、 设计原理 ..........................................
四、 设计用途 ..........................................
五、 设计总结 ..........................................
六、 参考文献 ..........................................
摘要 :人脸识别系统以人脸识别技术为核心, 是一项新兴的生物 识别技术, 是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。 它广泛采用 区域特征分析算法, 融合了计算机图像处理技术与生物统计学原 理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点, 利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型, 具有广阔的发展 前景。 在本次设计过程中我们详细的了解了人脸识别的内容和应 用。
关键词:图像预处理 ; 特征提取 ; 识别;应用
一 人脸识别系统概述
1. 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相 关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份 确认以及身份查找等; 而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份 确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机 技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特 指人) 本身的生物特征来区分生物体个体。 生物特征识别技术所 研究的生物特征包括脸、 指纹、 手掌纹、 虹膜、 视网膜、 声音 (语 音) 、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等, 相应的识别技术就有人脸识别、 指纹识别、 掌纹识别、 虹膜识别、 视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以 进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术) 、体形 识别、键盘敲击识别、签字识别等。
2. 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
3. 所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个 体识别时所利用的生物特征相同。 例如人脸识别, 人类也是通过 观察比较人脸区分和确认身份的, 另外具有自然性的识别还有语 音识别、 体形识别等, 而指纹识别、 虹膜识别等都不具有自然性, 因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
4. 不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要, 这会使该识别方 法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。 人脸识别具有这方面的特点, 它完全利用可见光获取人脸图像信
息, 而不同于指纹识别或者虹膜识别, 需要利用电子压力传感器 采集指纹, 或者利用红外线采集虹膜图像, 这些特殊的采集方式 很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。
二 人脸识别的应用
同其他生物特征识别技术,如指纹识别、说话人语音识别、虹膜 识别、 DNA 识别、步态识别等相比,人脸识别具有被动、友好、 方便的特点。其应用范围广泛,可应用于以下的几个方面 : ·嫌疑犯照片的识别匹配
·信用卡、驾驶执照、护照与个人身份的识别
·银行、商场安全系统
·门禁系统、计算机登录控制
·专家识别系统
·基于目击线索的人脸重构
·嫌疑犯电子照片簿
·基于残留人脸的人脸重构
·基于父母人脸的小孩脸推导生成
·随着年龄增长的人脸估算
三.人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多,主要的人脸识别方法有:
(1)几何特征的人脸识别方法:几何特征可以是眼、慧眼人脸 识别考勤机
鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离) 。 这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA )的人脸识别方法:特征脸方法是基于 KL 变换的人脸识别方法, KL 变换是图像压缩的一种最优正交变 换。高维的图像空间经过 KL 变换后得到一组新的正交基,保留 其中重要的正交基, 由这些基可以张成低维线性空间。 如果假设 人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性, 就可以将这些投影 用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。
(3)神经网络的人脸识别方法:神经网络的输入可以是降低分 辨率的人脸图像、 局部区域的自相关函数、 局部纹理的二阶矩等。 这类方法同样需要较多的样本进行训练, 而在许多应用中, 样本 数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法:弹性图匹配法在二维的空间 中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离, 并 采用属性拓扑图来代表人脸, 拓扑图的任一顶点均包含一特征向 量, 用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。 该方法结合了灰度 特性和几何因素, 在比对时可以允许图像存在弹性形变, 在克服 表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果, 同时对于单个人 也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段 Hausdorff 距离 (LHD) 的人脸识别方法:心理学的 研究表明,人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝 毫不比识别灰度图差。 LHD 是基于从人脸灰度图像中提取出来的
线段图的,它定义的是两个线段集之间的距离,与众不同的是, LHD 并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系,因此它更能 适应线段图之间的微小变化。实验结果表明, LHD 在不同光照条 件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现, 但是它在大表情的 情况下识别效果不好。
(6)支持向量机 (SVM) 的人脸识别方法:近年来,支持向量机 是统计模式识别领域的一个新的热点, 它试图使得学习机在经验 风险和泛化能力上达到一种妥协, 从而提高学习机的性能。 支持 向量机主要解决的是一个 2分类问题, 它的基本思想是试图把一 个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。 通常的实验结果表明 SVM 有较好的识别率, 但是它需要大量的训 练样本, 这在实际应用中往往是不现实的。 而且支持向量机训练 时间长,方法实现复杂,该函数的取法没有统一的理论。 四 MATLAB人脸识别系统
人脸识别是图像识别的一个重要分
支,其基本结构如图所示。为了保证人
脸的位置一致性,在一定程度上克服了
背景、头发等冗余信息的干扰,首先要
紧接着,进行特征抽取,将得到的人脸
特征和训练样本进行对比,根据相似程
序的高低决定最后的识别结果。
(一) 、人脸图像的预处理
常应用于人脸图像的预处理方法有
图像类型转换、滤波去噪、灰度变换、边缘检测及二值化、尺寸 归一化、 作为通用人脸图像预处理模块要能够充分适应不同人脸库中 图像在人脸大小、 光照强度、 成像系统等方面的任意性和差异性不能 单独采用某种单一的滤波、灰度变换和边缘检测方法。
1、滤波去噪
的方式来去除噪声是实际人脸识别系统中所必须的步骤。 滤波的方法 有很多如各种平滑滤波、 各种锐化滤波等。 在人脸图像预处理中使用 较多的滤波是平滑滤波方法可分为以下三类线性滤波、 中值滤波、 自 适应滤波。
(1)线性滤波最典型的线性滤波方法如采用邻域平均法的均值滤 波器、 采用邻域加权平均的高斯滤波和维纳滤波。 线性滤波可以去除 图像中某些特定类型的噪声如图像中的颗粒噪声高斯噪声、 椒盐噪声 等。
(2)中值滤波法中值滤波法是一种非线性滤波方法它把像素及其 邻域中的像素按灰度级进行排序然后选择该组的中间值作为输出像 素值。
(3)自适应滤波能够根据图像的局部方差来调整滤波器的输出其 滤波效果要优于线性滤波同时可以更好地保存图像的边缘和高频细 节信息。
2、灰度变换
灰度变换是图像增强技术中的一种。通过灰度变换可对原始图 像中的光照不均进行补偿使得待识别人脸图像遵循同一或相似的灰 度分布。 只有这样不同图像在特征提取和识别时才具有可比性。 这一 过程也被称作灰度归一化。 常用在人脸识别系统中的灰度变换方法主 要有基于图像统计特征的直方图均衡化、 直方图规定化和灰度均值方 差标准化三种方法。 直方图均衡化和直方图规定化的灰度变换原理和 实现方法可由 MATLAB 仿真来实现。
3、边缘检测
对输入人脸图像进行边缘检测是很多人脸识别系统在人脸粗定 位及人脸主要器官眼睛、鼻子、嘴巴定位时采用的预处理方法。边缘 检测的方法有很多主要有微分算子法、 SOBEL 算子法、拉普拉斯算子 法、 canny 算子法等。每种算子对不同方向边缘的检测能力和抑制噪 声的能力都不同。
(二) 、 特征提取
利用 PCA 进行特征提取的经典算法—— Eigenface 算法
在利用 PCA 进行特征提取的算法中,特征脸方法 (Eigenface)是其中 的一个经典算法。 特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和 描述技术。 特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向 量, 因此可以采用 K 一 L 变换获得其正交 K 一 L 基底。 对应其中较大 特征值的基底具有与人脸相似的形状, 因此又称为特征脸。 利用这些 基底的线性组合可以描述、 表达和逼近人脸图像, 因此可以进行人脸
识别与合成。 识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间 上,比较其与己知人脸在特征空间中的位置,具体步骤如下 : (1)初始化,获得人脸图像的训练集并计算特征脸,定义为人脸 空间,存储在模板库中,以便系统进行识别 ;
(2)输入新的人脸图像,将其映射到特征脸空间,得到一组关于 该人脸的特征数据 ;
(3)通过检查图像与人脸空间的距离判断它是否是人脸 ;
(4)若为人脸,根据权值模式判断它是否为数据库中的某个人, 并做出具体的操作。
五 结语
人脸识别技术 , 它至今仍然是一个研究的热门课题 , 许多专 家已经获得了很多的成果 , 但是至今还没有一个令人很满意的 人脸识别系统。对于此课程设计我总结如下:
1、对于人脸识别过程中的细节,不知如何细化,比如其中的预处 理部分,就算从网上了解到应该有滤波去噪,灰度处理等,也不知道 该用哪个函数,或是自己应该写一个怎样的函数。
2、对于 MATLAB 这个工具,懂得少之又少。
参考文献
[1]夏振华, 蔡昌新, 王小爽 . 远程故障报警系统的设计 [J].工业 仪表与自动化装置, 2010(4)
[2]王蕴红, 朱勇, 谭铁牛 . 基于虹膜识别的身份鉴别 [J].自动化 学报, 2002, 28(11):1-10.
[3]梁路宏 . 人脸检测与跟踪研究 [D]清华大学博士论文, 2001. [4]杜德银 .GSM 基站系统故障浅析 [J].科技信息, 2009(6), 2001.
范文五:开题报告-基于MATLAB的人脸识别系统
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本科毕业设计(论文)开题报告书
题 目: 基于MATLAB的人脸识别系统
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。
此外在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。
同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。使得同一个人,在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同,有时更会有很大的差别,给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别,也就更具有挑战性。
人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外,还其有许多潜在的应用前景,利用人脸图像来进行身份验证,可以不与目标相接触就取得样本图像,而其它的身份验证手段,如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木,在某些场合,这些识别手段就会有不便之处。
二、本题的基本内容
本设计利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统,将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中,并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。
其中涉及到图像的选取,脸部定位,特征提取,图像处理和识别几个过程。
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人
脸人特人
脸征脸图
像检提识
测取别获 取
(1)人脸的图像获取
一般来说,图像的获取都是通过摄像头摄取,但摄取的图像可以是真人,也可以是人脸的图片或者为了相对简单,可以不考虑通过摄像头来摄取头像,而是直接给定要识别的图像。
(2)人脸的检测
人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸,给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。而人脸跟踪则需要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变化情况。
(3)特征提取
通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置(如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官),同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形状信息的描述。根据人脸特征点检测与标定的结果,通过某些运算得到人脸特征的描述(这些特征包括:全局特征和局部特征,显式特征和统计特征等)。
(4)基于人脸图像比对的身份识别
即人脸识别(Face Identification)问题。通过将输入人脸图像与人脸数据库中的所有已知原型人脸图像计算相似度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。这包括两类识别问题:一类是闭集(Close Set)人脸识别问题,即假定输入的人脸一定是人脸库中的某个个体;另一类是开集(Open Set)识别,即首先要对输入人脸是否在已知人脸库中做出判断,如果是,则给出其身份。
(5)基于人脸图像比对的身份验证
即人脸确认(Face Verification)问题。系统在输入人脸图像的同时输入一个用户宣称的该人脸的身份信息,系统要对该输入人脸图像的身份与宣称的身份是否相符作出判断。
三、完成期限和主要措施
第 1,3 周:查阅相关资料,形成基本设计思路,撰写开题报告 本参考设计材料,包含项目CAD文件、源代码、项目设计说明书、任务书、报告书以及文献参考翻译等,完整的设
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更多相关参考论文设计文档资源请访问http://www.docin.com/lzj781219 第 4 周:开题答辩
第 5,6 周:制定方案,系统分析与设计
第 7,9 周:软件编程
第 10 周:期中检验
第11,13周:完成软件调试,系统测试
第14,15周:验收;撰写毕业设计论文
第 16 周:审阅论文,答辩准备
第 17 周:答辩
四、预期达到的目标
通过对人脸识别系统的设计,应实现如下要求:当输入人脸图片后,计算机首先进行人脸检测(在输入图像中寻找人脸),给出人脸有无的结果;然后进行人脸定位,确定人脸的位置并提取出来。对人脸的定位在输入是图像序列时一般也称之为人脸跟踪。通常检测和定位结合进行。对提取出来的人脸借助人脸描述就可以进行(狭义的)人脸识别,即通过提取特征来确定其身份。
五、主要参考文献
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[2] 何东风,凌捷.人脸识别技术综述[J].计算机学报,2003,13(12)75-78 本参考设计材料,包含项目CAD文件、源代码、项目设计说明书、任务书、报告书以及文献参考翻译等,完整的设
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别和处理”,第三阶段仅相关新兴技术研报告。
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六、指导教师意见(包括毕业实习)
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指导教师签字:
年 月 日 七、系审查意见
系主任签章:
年 月 日 八、学院审查意见
院长签章:
年 月 日
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