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文檔簡介

1、本科學(xué)生畢業(yè)論文(設(shè)計)開題報告書題目 靜態(tài)人臉識別研究 姓名 學(xué)號 074090308 院、系 物電學(xué)院、電子系 專業(yè) 電子信息科學(xué)與技術(shù) 指導(dǎo)教師(職稱/學(xué)歷) 2011年2 月23 日云南師范大學(xué)教務(wù)處制填 表 說 明1、指導(dǎo)教師意見由指導(dǎo)教師填寫;2、開題小組意見由開題指導(dǎo)小組負責(zé)人填寫;3、其余由學(xué)生在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下填寫。4、此表供學(xué)院參考使用,各學(xué)院可根據(jù)各自學(xué)科專業(yè)的學(xué)術(shù)規(guī)范作適當(dāng)調(diào)整。論文(設(shè)計)題目 人臉識別研究學(xué)科分類(二級)510.4050題目來源(a.教師擬題;b.學(xué)生自擬;c.教師科研課題;d.其他)a本選題的依據(jù):1)說明本選題的研究意義和應(yīng)用價值2) 簡述本選題的

2、研究現(xiàn)狀和自己的見解 隨著安全入口控制和金融貿(mào)易方面應(yīng)用需要的快速增長,生物統(tǒng)計識別技術(shù)得到了新的重視。目前,微電子和視覺系統(tǒng)方面取得的新進展,使該領(lǐng)域中高性能自動識別技術(shù)的實現(xiàn)代價降低到了可以接受的程度。而人臉識別是所有的生物識別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一,人臉識別研究已經(jīng)有40多年的歷史,作為生物識別的一種,廣泛應(yīng)用在身份識別、海關(guān)監(jiān)控等領(lǐng)域。目前,人臉識別技術(shù)也逐漸走向了商用,如eyematic公司研發(fā)的人臉識別系統(tǒng)等。人臉識別技術(shù)就是通過計算機提取人臉的特征,并根據(jù)這些特征身份驗證的一種技術(shù)。人臉識別按照信息來源可分為兩類:基于靜態(tài)人臉圖像的識別和基于動態(tài)信息的識別。由于動態(tài)識別研究處

3、于起步階段,該技術(shù)相對較欠缺,目前,研究較多的是靜態(tài)人臉識別,即人臉來源位穩(wěn)定的二維圖象如照片。因此本文只研究基于靜態(tài)人臉圖像的識別方法。 計算機靜態(tài)人臉識別是一個經(jīng)典的模式識別問題。人臉識別的傳統(tǒng)方法主要分為:整體匹配方法,其中最具代表性的是主元分析法,其他混合型的算法。這些人臉識別系統(tǒng)多數(shù)都要依賴于面部特征(比如眼睛中心位置)的嚴(yán)格特征匹配來歸一化人臉以便提取人臉描述特征。靜態(tài)人臉識別系統(tǒng)主要由檢測與定位、特征提取與識別兩部分組成,在這兩部分的基礎(chǔ)上海包括預(yù)處理等步驟。實現(xiàn)流程如下:首先是預(yù)處理,對圖像進行光照處理等以改善圖像質(zhì)量;檢測與定位,從不同場景中檢測出人臉病將其從背景中分割出來;

4、對人臉庫中所有圖像大小和各器官位置歸一化;最后對歸一化的人臉圖像進行特征提取與識別。檢測與定位現(xiàn)已成為一個獨立課題。常用的人臉識別試驗庫以美國軍方的feret庫2最為權(quán)威,它包括多人種、多年齡段、各種表情變化、光照變化、姿態(tài)變化的圖象,圖像的數(shù)量和實驗的人數(shù)也非常多,可以充分地驗證人臉識別算法。目前尚沒有專門測試人臉檢測和定位算法的圖像庫。 在各種應(yīng)用的推動下,人臉識別技術(shù)是近年來興起的,但不大為人所知又快速發(fā)展的新技術(shù)。人們更多的是在電影中看到這種技術(shù)的神奇應(yīng)用:警察將偷拍到的嫌疑犯的臉部照片,輸入到電腦中,與警方數(shù)據(jù)庫中的資料進行比對,并找出該嫌犯的詳細資料和犯罪記錄。這并非虛構(gòu)的情節(jié)。在

5、國外,人臉識別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。在國內(nèi),對于人臉識別技術(shù)的研究始于上世紀(jì)90年代,目前主要應(yīng)用在公安、金 融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。人臉識別系統(tǒng)現(xiàn)在在大多數(shù)領(lǐng)域中起到舉足輕重的作用,尤其是用在機關(guān)單位的安全和考勤、網(wǎng)絡(luò)安全、銀行、海關(guān)邊檢、物業(yè)管理、軍隊安全、智能身份證、智能門禁、司機駕照驗證、計算機登錄系統(tǒng)。我國在這方面也取得了較好的成就,國家863項目“面像檢測與識別核心技術(shù)”通過成果鑒定并初步應(yīng)用,就標(biāo)志著我國在人臉識別這一當(dāng)今熱點科研領(lǐng)域掌握了一定的核心技術(shù)。北京科瑞奇技術(shù)開發(fā)股份有限公司在2002年開發(fā)了一種人臉鑒別系統(tǒng),對人臉圖像進行處

6、理,消除了照相機的影響,再對圖像進行特征提取和識別。這對于人臉鑒別特別有價值,因為人臉鑒別通常使用正面照,要鑒別的人臉圖像是不同時期拍攝的,使用的照相機不一樣。系統(tǒng)可以接受時間間隔較長的照片,并能達到較高的識別率,在計算機中庫藏2300人的正面照片,每人一張照片,使用相距1-7年、差別比較大的照片去查詢,首選率可以達到50%,前20張輸出照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達70% 。 2005年1月18日,由清華大學(xué)電子系人臉識別課題組負責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國家"十五"攻關(guān)項目人臉識別系統(tǒng)通過了由公安部主持的專家鑒定。鑒定委員會認為,該項技術(shù)處于國內(nèi)

7、領(lǐng)先水平和國際先進水平。1993年,美國國防部高級研究項目署 (advanced research projects agency)和美國陸軍研究實驗室(army research laboratory)成立了feret(face recognition technology) 項目組,建立了feret 人臉數(shù)據(jù)庫,用于評價人臉識別算法的性能。研究的主要內(nèi)容:人臉識別是一種重要的身份鑒別技術(shù),具有廣泛的應(yīng)用前景。近10多年來,人臉識別技術(shù)在各種應(yīng)用的推動下發(fā)展很快。而近幾年中,為避免各種實際應(yīng)用環(huán)境的限制,非約束環(huán)境下的人臉識別也得到了很大的發(fā)展。本課題的主要內(nèi)容是圖像預(yù)處理,它主要從攝像頭中

8、獲取人臉圖像然后進行處理,以便提高定位和識別的準(zhǔn)確率.該模塊主要包含光線補償、圖像灰度化、高斯平滑、均衡直方圖、圖像對比度增強,圖像預(yù)處理模塊在整個系統(tǒng)中起著極其關(guān)鍵的作用,圖像處理的好壞直接影響著后面的定位和識別工作。本次課題研究中,我們將討論研究靜態(tài)下人臉識別的研究以及非約束環(huán)境下的影響因素和處理方法。主要研究方法: 變形模型方法 人臉檢測與定位 特征提取與識別 幾何特征法 特征臉法研究進度計劃: 第 1 周 第 2 周: 調(diào)研、資料查詢、外文翻譯第 3 周 : 可行性分析階段第 4 周 第 5 周: 需求分析階段第 6 周 : 概要設(shè)計階段第 7 周 第 8 周: 詳細設(shè)計階段第 9 周

9、 第10周: 編碼階段第11周 : 測試階段第12周 第13周: 寫文檔 主要參考資料:1 chellappa r, w ilson c l, sirohey s human and machinerecognition of faces a surveyj.proceedings of the ieee,1995,83(5):705-740.2 hjelmas e, low b k face detection: a survey j.computer visionand image understanding,2001,83(1):236-274.3 j.benarie,d.nandy.i

10、eee trans.pami,1998,20:449457.4 r.brunelli,t .poggio .ieee trans.pami,1993,15:10241052.5 lj.cox,j.ghosn,p.n.yianilos.cvpr96:209216.7k.m . lam, h. yan. pattern recogition,1995,29:771779.8 j. ydeng ,f .lai. pattern recognition,1997,30:403419.9李剛,高政,人臉識別理論研究進展j。計算機與現(xiàn)代化,2003,(5):1-6.10周杰,盧春雨等,人臉自動識別方法綜述j.電子學(xué)報.2000,28(4):102-106.11張翠平,蘇光大.人臉識別技術(shù)綜述j.中國圖像圖形學(xué)報.2000.5(11):885-894.12丁嶸,蘇光大,林行剛,特征臉和彈性匹配人臉識別算法的比較j.計算機工程與應(yīng)用,2002,38(7):1-2.13蘇華,蘇光大,杜成,人臉關(guān)鍵特征點的自動定

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