開題報告：人臉識別.doc

北方工業(yè)大學(xué) 本科畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告書題 目： 基于直方圖差值比較方法的人臉識別系統(tǒng) 指導(dǎo)教師： 專業(yè)班級： 學(xué) 號： 姓 名： 日 期： 2013 年 3 月 20 日 一、選題的目的、意義近些年來，有關(guān)人臉的處理已受到廣大研究人員越來越多的重視，如人臉識別、人臉定位、面部表情識別、人臉跟蹤等。人臉處理系統(tǒng)在安全系統(tǒng)的身份認(rèn)證、智能人機接口、圖像監(jiān)控、視頻檢索等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。此外在進(jìn)行人工智能的研究中，人們一直想做的事情就是讓機器具有像人類一樣的思考能力，以及識別事物、處理事物的能力，因此從解剖學(xué)、心理學(xué)、行為感知學(xué)等各個角度來探求人類的思維機制、以及感知事物、處理事物的機制，并努力將這些機制用于實踐，如各種智能機器人的研制。同時，進(jìn)行人臉圖像識別研究也具有很大的使用價依。如同人的指紋一樣，人臉也具有唯一性，也可用來鑒別一個人的身份。人臉圖像的自動識別系統(tǒng)較之指紋識別系統(tǒng)、DNA鑒定等更具方便性，因為它取樣方便，可以不接觸目標(biāo)就進(jìn)行識別，從而開發(fā)研究的實際意義更大。并且與指紋圖像不同的是，人臉圖像受很多因素的干擾:人臉表情的多樣性;以及外在的成像過程中的光照，圖像尺寸，旋轉(zhuǎn)，姿勢變化等。使得同一個人，在不同的環(huán)境下拍攝所得到的人臉圖像不同，有時更會有很大的差別，給識別帶來很大難度。因此在各種干擾條件下實現(xiàn)人臉圖像的識別，也就更具有挑戰(zhàn)性。人臉圖像識別除了具有重大的理論價值以及極富挑戰(zhàn)性外，還其有許多潛在的應(yīng)用前景，利用人臉圖像來進(jìn)行身份驗證，可以不與目標(biāo)相接觸就取得樣本圖像，而其它的身份驗證手段，如指紋、眼睛虹膜等必須通過與目標(biāo)接觸或相當(dāng)接近來取得樣木，在某些場合，這些識別手段就會有不便之處。二、本題的基本內(nèi)容本設(shè)計利用MATLAB實現(xiàn)一個人臉識別系統(tǒng)，其中涉及到圖像的選取，臉部定位，特征提取，圖像處理和識別幾個過程。在上述過程之中，由于PC機可以進(jìn)行圖片的載入等功能，故本設(shè)計集中討論人臉檢測、特征提取、人臉識別等相應(yīng)模塊。 人臉圖像獲取人臉檢測特征提取人臉識別 (1)人臉的圖像獲取從實際應(yīng)用中可以看出，圖像的獲取一般是通過外接攝像頭或者照相系統(tǒng)實現(xiàn)的，故在本次試驗中直接電腦給定所要識別圖片，同樣可以達(dá)到獲取效果。此模塊應(yīng)用此方法進(jìn)行獲取。 （2）人臉的檢測人臉檢測的任務(wù)是判斷圖像中是否存在人臉。若存在人臉，定位人臉的具體位置，鎖定出人臉坐標(biāo)，并且給出人臉的相關(guān)參數(shù)。(3)特征提取通過人臉特征點的檢測與標(biāo)定可以確定人臉圖像中顯著特征點（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），以及臉部各器官相關(guān)比例，并把這些信息導(dǎo)出，以待下一步檢測。(4)基于人臉圖像比對識別即人臉識別問題。通過將輸入人臉圖像與人臉數(shù)據(jù)庫中的所有已知原型人臉圖像進(jìn)行比對，計算其相似度。根據(jù)計算的結(jié)果對其排序，給出輸入人臉的身份信息。(5)基于人臉圖像比對的身份驗證即人臉確認(rèn)。系統(tǒng)在輸入人臉圖像的同時輸入一個用戶宣稱的該人臉的身份信息，系統(tǒng)要對該輸入人臉圖像的身份與宣稱的身份是否相符作出判斷。3、 完成期限和主要措施第 13 周：查閱相關(guān)資料，形成基本設(shè)計思路，撰寫開題報告第 4 周：開題答辯第 56 周：制定方案，系統(tǒng)分析與設(shè)計第 79 周：軟件編程第 10 周：期中檢驗第1113周：完成軟件調(diào)試，系統(tǒng)測試第1415周：驗收；撰寫畢業(yè)設(shè)計論文第 16 周：審閱論文，答辯準(zhǔn)備第 17 周：答辯四、預(yù)期達(dá)到的目標(biāo) 通過對人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計，應(yīng)實現(xiàn)如下要求：當(dāng)輸入人臉圖片后，計算機首先進(jìn)行人臉檢測（在輸入圖像中尋找人臉），給出人臉有無的結(jié)果；然后進(jìn)行人臉定位，確定人臉的位置并提取出來。對人臉的定位在輸入是圖像序列時一般也稱之為人臉跟蹤。通常檢測和定位結(jié)合進(jìn)行。對提取出來的人臉借助人臉描述就可以進(jìn)行（狹義的）人臉識別，即通過提取特征來確定其身份。五、主要參考文獻(xiàn)1 祝磊，朱善安.人臉識別的一種新的特征提取方法J.計算機學(xué)報，2007，34（6）：122-1251 2 何東風(fēng)，凌捷.人臉識別技術(shù)綜述J.計算機學(xué)報，2003，13（12）75-784 何國輝，甘俊英.PCA-LDA算法在性別鑒別中的應(yīng)用J.中國圖像圖形學(xué)報，2006，32（19）：208-211.5 王聃，賈云偉，林福嚴(yán).人臉識別系統(tǒng)中的特征提取J.自動化學(xué)報，2005，21（7-3）.6 張儉鴿，王世卿，盛光磊.基于小波和DFB-PCA的人臉識別算法研究J.自動化學(xué)報，2007，23（2-1）.7 曹林，王東峰，劉小軍，鄒謀炎.基于二維Ga bor小波的人臉識別算法J.電子學(xué)報，2006，28（3）490-4948 焦峰，山世光，崔國勤，高文，李錦濤.基于局部特征分析的人臉識別方法J.自動化學(xué)報，2003，15（1）：53-589 徐倩，鄧偉.一種融合兩種主成分分析的人臉識別方法J.計算機學(xué)報，2007，43（25）：195-19710 劉貴喜，楊萬海.基于小波分解的圖像融和方法及性能評價J.自動化學(xué)報，2002，28（6）：927-93411 周嬪，馬少平，蘇中.多分類器合成方法綜獻(xiàn)J.自動化學(xué)報，2000，28（1）：122-124 12任艷娜，呂素紅.Web方式人臉識別的設(shè)計與實現(xiàn)J.科技通報，2012 (09):