關(guān)于人臉識別進(jìn)行圖像預(yù)處理模塊的可行性研究報(bào)告

關(guān)于人臉識別進(jìn)行圖像預(yù)處理模塊的可行性研究報(bào)告報(bào)告目錄第一章 前言第一節(jié) 課題背景TOC\o"1-5"\h\z課題的來源 1人臉識別技術(shù)的研究意義 2第二節(jié) 人臉識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展概況 3國外發(fā)展概況 3國內(nèi)發(fā)展概況 4第二章 系統(tǒng)的需求分析和方案選擇 6第一節(jié) 可行性分析 6技術(shù)可行性分析 6操作可行性分析 7第二節(jié) 需求分析 7應(yīng)用程序的功能需求分析 7開發(fā)環(huán)境的需求分析 8運(yùn)行環(huán)境的需求分析 8第三節(jié) 預(yù)處理方案選擇 9設(shè)計(jì)方案原貝U的選擇 9圖像文件格式選擇 9開發(fā)工具選擇 9第一早前言

第一節(jié)課題背景一課題的來源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(jì)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(jìn)展，使該領(lǐng)域中高性能自動識別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)代價(jià)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，人臉識別技術(shù)是一項(xiàng)近年來興起的，但不大為人所知的新技術(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(jìn)行比對，并找出該嫌犯的詳細(xì)資料和犯罪記錄。這并非虛構(gòu)的情節(jié)。在國外，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。二人臉識別技術(shù)的研究意義1、富有挑戰(zhàn)性的課題人臉識別是機(jī)器視覺和模式識別領(lǐng)域最富有挑戰(zhàn)性的課題之一，同時(shí)也具有較為廣泛的應(yīng)用意義。人臉識別技術(shù)是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域，它覆蓋了數(shù)字圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)等諸多學(xué)科的內(nèi)容。如今，雖然在這方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在實(shí)用應(yīng)用中仍面臨著很嚴(yán)峻的問題，因?yàn)槿四樜骞俚姆植际欠浅Ｏ嗨频模胰四槺旧碛质且粋€(gè)柔性物體，表情、姿態(tài)或發(fā)型、化妝的千變?nèi)f化都給正確識別帶來了相當(dāng)大的麻煩。如何能正確識別大量的人并滿足實(shí)時(shí)性要求是迫切需要解決的問題。

2、面部關(guān)鍵特征定位及人臉2D形狀檢測技術(shù)在人臉檢測的基礎(chǔ)上，面部關(guān)鍵特征檢測試圖檢測人臉上的主要的面部特征點(diǎn)的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形狀信息?；叶确e分投影曲線分析、模板匹配、可變形模板、Hough變換、Snake算子、基于Gabor小波變換的彈性圖匹配技術(shù)、主動性狀模型和主動外觀模型是常用的方法。可變形模板的主要思想是根據(jù)待檢測人臉特征的先驗(yàn)的形狀信息， 定義一個(gè)參數(shù)描述的形狀模型，該模型的參數(shù)反映了對應(yīng)特征形狀的可變部分，如位置、大小、角度等，它們最終通過模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動態(tài)地交互適應(yīng)來得以修正。由于模板變形利用了特征區(qū)域的全局信息，因此可以較好地檢測出相應(yīng)的特征形狀。由于可變形模板要采用優(yōu)化算法在參數(shù)空間內(nèi)進(jìn)行能量函數(shù)極小化，因此算法的主要缺點(diǎn)在于兩點(diǎn)：一、對參數(shù)初值的依賴程度高，很容易陷入局部最?。欢?、計(jì)算時(shí)間長。針對這兩方面的問題，我們采用了一種由粗到細(xì)的檢測算法：首先利用人臉器官構(gòu)造的先驗(yàn)知識、面部圖像灰度分布的峰谷和頻率特性粗略檢測出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致區(qū)域和一些關(guān)鍵的特征點(diǎn)；然后在此基礎(chǔ)上，給出了較好的模板的初始參數(shù)，從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，它們的精確定位是識別的關(guān)鍵。基于區(qū)域增長的眼睛定位技術(shù)，該技術(shù)在人臉檢測的基礎(chǔ)上，充分利用了眼睛是面部區(qū)域內(nèi)臉部中心的左上方和右上方的灰度谷區(qū)這一特性，可以精確快速的定位兩個(gè)眼睛瞳孔中心位置。該算法采用了基于區(qū)域增長的搜索策略，在人臉定位算法給出的大致人臉框架中，估計(jì)鼻子的初始位置，然后定義兩個(gè)初始搜索矩形，分別向左右兩眼所處的大致位置生長。該算法根據(jù)人眼灰度明顯低于面部灰度的特點(diǎn)，禾用搜索矩形找到眼部的邊緣，最后定位到瞳孔的中心。實(shí)驗(yàn)表明，本算法對于人臉大小、姿態(tài)和光照的變化，都有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，但在眼部陰影較重的情況下，會出現(xiàn)定位不準(zhǔn)。佩戴黑框眼鏡，也會影

響本算法的定位結(jié)果3、面部感知系統(tǒng)的重要內(nèi)容基于視覺通道信息的面部感知系統(tǒng)，包括人臉檢測和跟蹤、面部特征定位、面部識別、人臉歸類（年齡、種族、性別等的判別）、表情識別、唇讀等分系統(tǒng)，如圖1-1所式，可以看出，繼人臉檢測和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一個(gè)必備環(huán)節(jié)，是后續(xù)工作的基礎(chǔ)，具有重要的意義。盡管人臉識別不能說是其他面部感知模塊的必備功能，但是，可以肯定的是，利用已知的身份信息，結(jié)合特定人的先驗(yàn)知識，可以提高表情分析、唇讀和語音識別、手勢識別乃至手寫體識別的可靠性。而計(jì)算機(jī)對使用者身份確認(rèn)的最直接的應(yīng)用就是基于特定使用者的環(huán)境設(shè)置：如使用者的個(gè)性化工作環(huán)境，信息的共享和隱私保護(hù)等等。圖1-1面部感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖第二節(jié)人臉識別的國內(nèi)外發(fā)展概況

現(xiàn)在人臉識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在許多領(lǐng)域中，并起到了舉足輕重的作用，人臉識別研究開始于1966年P(guān)RI的Bledsoe的工作，經(jīng)過三十多年的發(fā)展，人臉識別技術(shù)取得了長足的進(jìn)步， 現(xiàn)在就目前國內(nèi)外的發(fā)展情況來進(jìn)行展述。一國外的發(fā)展概況見諸文獻(xiàn)的機(jī)器自動人臉識別研究開始于1966年P(guān)RI的Bledsoe的工作，1990年日本研制的人像識別機(jī)，可在1秒鐘內(nèi)中從3500人中識別到你要找的人。1993年，美國國防部高級研究項(xiàng)目署(AdvaneedResearchProjectsAgency)和美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室(ArmyResearchLaboratory)成立了Feret(FaceRecognitionTechnology) 項(xiàng)目組，建立了feret人臉數(shù)據(jù)庫，用于評價(jià)人臉識別算法的性能。美國陸軍實(shí)驗(yàn)室也是利用vc++開發(fā)，通過軟件實(shí)現(xiàn)的，并且FAR為49%。在美國的進(jìn)行的公開測試中，F(xiàn)AR，為53%。美國國防部高級研究項(xiàng)目署，利用半自動和全自動算法。這種算法需要人工或自動指出圖像中人的兩眼的中心坐標(biāo)，然后進(jìn)行識別。在機(jī)場開展的測試中，系統(tǒng)發(fā)出的錯誤警報(bào)太多，國外的一些高校(卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CarnegieMellonUniversity )為首，麻省理工大學(xué)(MassachusettsInstituteofTechnology)等,英國的雷丁大學(xué)(UniversityofReading))和公司(Visionics公司Facelt人臉識別系統(tǒng)、Viiage的FaceFINDER身份驗(yàn)證系統(tǒng)、LauTech公司Hunter系統(tǒng)、德國的BioID系統(tǒng)等)的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考試驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方面深入研究并不多。二國內(nèi)的發(fā)展概況人臉識別系統(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(jī)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(duì)安全、智能身份證、智能門禁、司機(jī)駕照驗(yàn)證、計(jì)算機(jī)登錄系統(tǒng)。我國在這方面也取得了較好的成就，國家 863

項(xiàng)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(diǎn)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(jìn)行處理，消除了照相機(jī)的影響，再對圖像進(jìn)行特征提取和識別。這對于人臉鑒別特別有價(jià)值，因?yàn)槿四樿b別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不同時(shí)期拍攝的，使用的照相機(jī)不一樣。系統(tǒng)可以接受時(shí)間間隔較長的照片，并能達(dá)到較高的識別率，在計(jì)算機(jī)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(dá)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(dá) 70%。2005年1月18日，由清華大學(xué)電子系人臉識別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國家 "十五"攻關(guān)項(xiàng)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(rèn)為，該項(xiàng)技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進(jìn)水平。本論文主要對該人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分，并介紹各模塊的功能，重點(diǎn)介紹圖像預(yù)處理模塊，對其內(nèi)的子模塊的功能和算法進(jìn)行詳細(xì)講述，主要介紹光線補(bǔ)償、圖像灰度化、高斯平滑、均衡直方圖、圖像對比度增強(qiáng)，圖像預(yù)處理模塊在整個(gè)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。第二章系統(tǒng)的需求分析與方案選擇人臉識別系統(tǒng)現(xiàn)在應(yīng)用于許多領(lǐng)域中，但是人臉識別技術(shù)也是一項(xiàng)近年來興起的，且不大為人所知的新技術(shù)。在我國以及其他國家都有大量的學(xué)者正在研究之中，不斷的更新人臉識別技術(shù)，以便系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率達(dá)到新的高度。第一節(jié)可行性分析在開發(fā)該人臉識別軟件之前，我們查詢了前人所寫過的諸多論文以及源程序，在開發(fā)之時(shí)，結(jié)合了資料中的算法并揉進(jìn)了自己的一些思想，使程序可以對人臉圖片進(jìn)行簡易識別。一技術(shù)可行性圖像的處理方法很多，我們可以根據(jù)需要，有選擇地使用各種方法。在確定臉部區(qū)域上，通常使用的方法有膚色提取。膚色提取，則對臉部區(qū)域的獲取則比較準(zhǔn)確，成功率達(dá)到95%以上，并且速度快，減少很多工作。圖像的亮度變化，由于圖像的亮度在不同環(huán)境的當(dāng)中，必然受到不同光線的影響，圖像就變得太暗或太亮，我們就要對它的亮度進(jìn)行調(diào)整，主要采取的措施是對圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償。高斯平滑：在圖像的采集過程中，由于各種因素的影響，圖像中往往會出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲，如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等，這些都會影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進(jìn)行平滑操作以此來消除噪聲。灰度變換：進(jìn)行灰度處理，我們要保證圖像信息盡可能少的丟失。同樣在進(jìn)行灰度變換前，我們也要對圖像的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，找出一個(gè)比較合理的灰度值，才能進(jìn)行灰度變換

灰度均衡：灰度變換后，就要進(jìn)行灰度均衡，可以根據(jù)灰度分布來進(jìn)行灰度均衡對比度增強(qiáng)：將所要處理的區(qū)域和周圍圖像區(qū)域進(jìn)一步拉開他們的對比度， 使它們更加明顯，主要通過像素的聚集來實(shí)現(xiàn)。二操作可行性該人臉識別軟件需要如下的運(yùn)行環(huán)境：CPU:500M及以上；內(nèi)存：64M及以上。安裝有Windows98、WindowsMe、Windows2000、WindowsNT等操作系統(tǒng)中的其中一種。另還裝有攝像頭可進(jìn)行隨機(jī)拍照和識別。因此，從操作可行性來看，只要系統(tǒng)用戶的硬件軟件設(shè)備滿足以上條件， 即可用該人臉識別軟件進(jìn)行人臉的識別。第二節(jié)需求分析一應(yīng)用程序的功能需求分析該軟件最主要的功能就是要能識別出人臉，首先該系統(tǒng)需要對通過攝像頭拍照而獲取到的原始的人臉圖片進(jìn)行一系列處理才可進(jìn)行下一步的工作，該處理過程也稱圖像預(yù)處理。預(yù)處理這個(gè)模塊在整個(gè)人臉識別系統(tǒng)的開發(fā)過程中占有很重要的地位，只有預(yù)處理模塊做的好，才可能很好的完成后面的人臉定位和特征提取這兩大關(guān)鍵模塊。因此本設(shè)計(jì)中所要完成的主要功能如下所述：圖像獲取功能：該模塊主要是從攝像頭拍照后進(jìn)行獲取圖片，也可以從圖片庫中獲取，獲取

后的圖片可以在軟件的界面中顯示出來以便進(jìn)行識別圖像預(yù)處理功能：該模塊主要包括圖像光線補(bǔ)償、圖像變成灰色、高斯平滑、均衡直方圖、實(shí)現(xiàn)圖像對比度增強(qiáng)、二值化變換等。人臉定位功能：該模塊主要是將處理后的人臉圖片進(jìn)行定位，將眼睛、鼻子、嘴巴標(biāo)記出來,以便進(jìn)行特征提取。特征提取功能：該模塊是在定位后的人臉圖片中將眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出來。識別功能：該模塊是將從圖片中提取的特征值和后臺數(shù)據(jù)庫中的值進(jìn)行比較來完成識別功能。二開發(fā)環(huán)境需求分析1、硬件環(huán)境（1） 硬件配置原則具有可靠性，可用性和安全性，具有完善的技術(shù)支持。能夠滿足個(gè)人學(xué)習(xí)和設(shè)計(jì)需要。（2） 運(yùn)行本軟件所需的硬件資源

CPU: 800M及以上；內(nèi)存：128M及以上2、 軟件環(huán)境系統(tǒng)軟件配置原則能夠滿足該軟件的可靠性，可用性和安全性的要求系統(tǒng)軟件配置方案配置有持續(xù)工作能力、高穩(wěn)定性、高度可集成的開放式標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)，如Windows2000，WindowsNT，UNIX，Linux等。配備符合ANSI/ISO標(biāo)準(zhǔn)的高級程序設(shè)計(jì)語言處理軟件。女口：VisualC++6.0熟悉C++高級程序設(shè)計(jì)語言。3、 運(yùn)行環(huán)境需求分析(1)、硬件環(huán)境CPU:500M及以上；內(nèi)存：64M及以上。(2)、軟件環(huán)境可以運(yùn)行在微軟公司近年來所出的各種操作系統(tǒng)。如 Windows98、WindowsMe、Windows2000、WindowsNT等。

第三節(jié)預(yù)處理方案選擇設(shè)計(jì)方案原則的選擇本應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)方案原則如下：1、 采用較為先進(jìn)的技術(shù)力量，保證應(yīng)用程序在技術(shù)上具備一定的優(yōu)勢。2、 采用成熟的技術(shù)，保證應(yīng)用程序的安全性和可靠性。3、 應(yīng)用程序便于擴(kuò)展和維護(hù)，易于技術(shù)的更新。4、 應(yīng)用程序充分利用現(xiàn)有的資源，盡量減少不必要的再投資。5、 編寫的代碼必須嚴(yán)謹(jǐn)易讀，代碼的解釋必須清楚明白，