基于matlab的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真含matlab源程

本文格式為Word版，下載可任意編輯——基于matlab的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真(含matlab源程基于matlab的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真

第一章緒論

本章提出了本文的研究背景及應(yīng)用前景。首先闡述了人臉圖像識(shí)別意義；然后介紹了人臉圖像識(shí)別研究中存在的問(wèn)題；接著介紹了自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的一般框架構(gòu)成；最終簡(jiǎn)要地介紹了本文的主要工作和章節(jié)結(jié)構(gòu)。1.1研究背景

自70年代以來(lái).隨著人工智能技術(shù)的興起.以及人類視覺(jué)研究的進(jìn)展.人們逐漸對(duì)人臉圖像的機(jī)器識(shí)別投入很大的熱心，并形成了一個(gè)人臉圖像識(shí)別研究領(lǐng)域，.這一領(lǐng)域除了它的重大理論價(jià)值外，也極具實(shí)用價(jià)值。

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(jī)器具有像人類一樣的思考能力，以及識(shí)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(gè)角度來(lái)探求人類的思維機(jī)制、以及感知事物、處理事物的機(jī)制，并努力將這些機(jī)制用于實(shí)踐，如各種智能機(jī)器人的研制。人臉圖像的機(jī)器識(shí)別研究就是在這種背景下興起的，由于人們發(fā)現(xiàn)大量對(duì)于人類而言可以輕易做到的事情，而讓機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)卻很難，如人臉圖像的識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言理解等。假使能夠開(kāi)發(fā)出具有像人類一樣的機(jī)器識(shí)別機(jī)制，就能夠逐步地了解人

類是如何存儲(chǔ)信息，并進(jìn)行處理的，從而最終了解人類的思維機(jī)制。

同時(shí)，進(jìn)行人臉圖像識(shí)別研究也具有很大的使用價(jià)依。宛如人的指紋一樣，人臉也具有唯一性，也可用來(lái)鑒別一個(gè)人的身份。現(xiàn)在己有實(shí)用的計(jì)算機(jī)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)面世，并在安檢等部門得到應(yīng)用，但還沒(méi)有通用成熟的人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)出現(xiàn)。人臉圖像的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)較之指紋識(shí)別系統(tǒng)、DNA鑒定等更具便利性，由于它取樣便利，可以不接觸目標(biāo)就進(jìn)行識(shí)別，從而開(kāi)發(fā)研究的實(shí)際意義更大。并且與指紋圖像不同的是，人臉圖像受好多因素的干擾:人臉表情的多樣性;以及外在的成像過(guò)程中的光照，圖像尺寸，旋轉(zhuǎn)，神態(tài)變化等。使得同一個(gè)人，在不同的環(huán)境下拍攝所得到的人臉圖像不同，有時(shí)更會(huì)有很大的區(qū)別，給識(shí)別帶來(lái)很大難度。因此在各種干擾條件下實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別，也就更具有挑戰(zhàn)性。

國(guó)外對(duì)于人臉圖像識(shí)別的研究較早，現(xiàn)己有實(shí)用系統(tǒng)面世，只是對(duì)于成像條件要求較苛刻，應(yīng)用范圍也就較窄，國(guó)內(nèi)也有大量科研機(jī)構(gòu)從事這方而的研究，并己取得大量成果。1.2人臉圖像識(shí)別的應(yīng)用前景

人臉圖像識(shí)別除了具有重大的理論價(jià)值以及極富挑戰(zhàn)性外，還其有大量潛在的應(yīng)用前景，利用人臉圖像來(lái)進(jìn)行身份驗(yàn)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(yàn)證手段，如指紋、眼睛虹膜等必需通過(guò)與目標(biāo)接觸或相當(dāng)接近來(lái)取得樣木，在某些場(chǎng)合，這些識(shí)別手段就會(huì)有不便之處。

1

就從目前和將來(lái)來(lái)看，可以預(yù)計(jì)到人臉圖像識(shí)別將具有廣闊的應(yīng)用前景，如表1-1中所列舉就是其中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)或逐步完善的應(yīng)用。

表1-1人臉識(shí)別的應(yīng)用

應(yīng)用信信用卡、汽車駕照、護(hù)照以及個(gè)人身份驗(yàn)證等嫌疑犯照片匹配優(yōu)點(diǎn)圖像攝取可控圖像分割可控圖像質(zhì)量好圖像質(zhì)量不統(tǒng)一多幅圖像可用互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用視頻信息價(jià)值高多人參與銀行/儲(chǔ)蓄安全監(jiān)控效果好圖像分割不可控圖像質(zhì)量較差人群監(jiān)測(cè)圖像質(zhì)量高可利用攝像圖像圖像分割自由圖像質(zhì)量低、實(shí)時(shí)性

1.3本文研究的問(wèn)題

本文介紹了人臉圖像識(shí)別中所應(yīng)用MATLAB對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用該工具箱對(duì)圖像進(jìn)行經(jīng)典圖像處理,通過(guò)實(shí)例來(lái)應(yīng)用matlab圖像處理功能，對(duì)某一特定的人臉圖像處理，進(jìn)而應(yīng)用到人臉識(shí)別系

2

存在問(wèn)題需要建立巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)潛在的巨大圖像庫(kù)存在虛假

統(tǒng)。本文在總結(jié)分析人臉識(shí)別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法基礎(chǔ)上，利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了一個(gè)集多種預(yù)處理方法于一體的通用的人臉圖像預(yù)處理仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊可嵌入在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別判定。

其中涉及到圖像的選取，臉部定位，特征提取，圖像處理和識(shí)別幾個(gè)過(guò)程。1.4識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成

人類似乎具有“與生俱來(lái)〞的人臉識(shí)別能力，賦予計(jì)算機(jī)同樣的能力是人類的夢(mèng)想之一，這就是所謂的“人臉識(shí)別〞系統(tǒng)。假設(shè)我們把照相機(jī)、攝像頭、掃描儀等看作計(jì)算機(jī)的“眼睛〞，數(shù)字圖像可以看作計(jì)算機(jī)觀測(cè)到的“影像〞，那么AFR賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)其所“看到〞的人臉圖片來(lái)判斷人物身份的能力。

廣義的講，自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)具有如圖1.1所示的一般框架并完成相應(yīng)功能的任務(wù)。

人臉圖像獲取人臉檢測(cè)特征提取人臉識(shí)別圖1.1人臉識(shí)別系統(tǒng)一般框架

3

(1)人臉圖像的獲取

一般來(lái)說(shuō)，圖像的獲取都是通過(guò)攝像頭攝取，但攝取的圖像可以是真人，也可以是人臉的圖片或者為了相對(duì)簡(jiǎn)單，可以不考慮通過(guò)攝像頭來(lái)攝取頭像，而是直接給定要識(shí)別的圖像。

(2)人臉的檢測(cè)

人臉檢測(cè)的任務(wù)是判斷靜態(tài)圖像中是否存在人臉。若存在人臉，給出其在圖像中的坐標(biāo)位置、人臉區(qū)域大小等信息。而人臉跟蹤則需要進(jìn)一步輸出所檢測(cè)到的人臉位置、大小等狀態(tài)隨時(shí)間的連續(xù)變化狀況。

(3)特征提取

通過(guò)人臉特征點(diǎn)的檢測(cè)與標(biāo)定可以確定人臉圖像中顯著特征點(diǎn)的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官），同時(shí)還可以得到這些器官及其面部輪廓的形狀信息的描述。

根據(jù)人臉特征點(diǎn)檢測(cè)與標(biāo)定的結(jié)果，通過(guò)某些運(yùn)算得到人臉特征的描述（這些特征包括：全局特征和局部特征，顯式特征和統(tǒng)計(jì)特征等）。

(4)基于人臉圖像比對(duì)的身份識(shí)別

即人臉識(shí)別(FaceIdentification)問(wèn)題。通過(guò)將輸入人臉圖像與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有已知原型人臉圖像計(jì)算相像度并對(duì)