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1、目录目录第一章第一章 绪论绪论21.11.1 研究背景研究背景.21.2 人脸图像识别的应用前景人脸图像识别的应用前景31.3 本文研究的问题本文研究的问题41.41.4 识别系统构成识别系统构成.41.5 论文的内容及组织论文的内容及组织6第二章第二章 图像处理的图像处理的 Matlab 实现实现72.1 Matlab 简介简介.72.2 数字图像处理及过程数字图像处理及过程72.2.1 图像处理的基本操作图像处理的基本操作72.2.2 图像类型的转换图像类型的转换82.2.3 图像增强图像增强82.2.4 边缘检测边缘检测92.32.3 图像处理功能的图像处理功能的 MatlabMatla
2、b 实现实例实现实例92.42.4 本章小结本章小结.13第三章第三章 人脸图像识别计算机系统人脸图像识别计算机系统143.13.1 引言引言.143.23.2 系统基本机构系统基本机构153.3 人脸检测定位算法人脸检测定位算法1513.43.4 人脸图像的预处理人脸图像的预处理.223.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法仿真系统中实现的人脸图像预处理方法.23第四章第四章 基于直方图的人脸识别实现基于直方图的人脸识别实现264.1 识别理论识别理论.264.2 人脸识别的人脸识别的 matlab 实现实现264.34.3 本章小结本章小结.27第五章第五章 总结总结28致谢致谢29
3、参考文献参考文献30附录附录322第一章第一章 绪论绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。绍了本文的主要工作和章节结构。1.11.1 研究背景研究背景自自 70 年代以来年代以来.随着人工智能技术的兴起随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研以及人类视觉研究的进展究的进展.人们逐渐对人脸图
4、像的机器识别投入很大的热情，并人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。论价值外，也极具实用价值。在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机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
5、努力将这类的思维机制、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。人脸图像的机器些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如
6、何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如3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。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、现。人脸图像的自动识别系
7、统较之指纹识别系统、DNA 鉴定等鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，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脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性人脸表情的多样性;以及外在的成像过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，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
8、来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人的差别，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。脸图像的识别，也就更具有挑战性。国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。1.2 人脸图像识别的应用前景人脸图像识别的应用前景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，人脸图像识别除了具有重大的理论价
9、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，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，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。木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广4阔的应用前景，如表阔的应用前景，如表 1-1 中所列举就是其中
10、已经实现或逐步完中所列举就是其中已经实现或逐步完善的应用。善的应用。表表 1-1 人脸识别的应用人脸识别的应用应用应用优点优点存在问题存在问题信信用卡、汽信信用卡、汽车驾照、护照以及车驾照、护照以及个人身份验证等个人身份验证等图像摄取可控图像摄取可控图像分割可控图像分割可控图像质量好图像质量好需要建立庞大需要建立庞大的数据库的数据库嫌疑犯照片匹嫌疑犯照片匹配配图像质量不统图像质量不统一一多幅图像可用多幅图像可用潜在的巨大图潜在的巨大图像库像库互联网应用互联网应用视频信息价值视频信息价值高多人参与高多人参与存在虚假存在虚假银行银行/储蓄安全储蓄安全监控效果好监控效果好图像分割不可图像分割不可控控
11、图像质量较差图像质量较差人群监测人群监测图像质量高图像质量高可利用摄像图可利用摄像图像像图像分割自由图像分割自由图像质量低、图像质量低、实时性实时性1.3 本文研究的问题本文研究的问题本文介绍了人脸图像识别中所应用本文介绍了人脸图像识别中所应用 MATLAB 对图像进行对图像进行5预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应通过实例来应用用 matlab 图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系
12、统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用的图像预处理方法基础上，利用 MATLAB 实现了一个集多种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。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。和识别几个过程。1.41.4 识别系统构成识别系统构成人类似乎具有人
13、类似乎具有“与生俱来与生俱来”的人脸识别能力，赋予计算机的人脸识别能力，赋予计算机同样的能力是人类的梦想之一，这就是所谓的同样的能力是人类的梦想之一，这就是所谓的“人脸识别人脸识别”系系统。假设我们把照相机、摄像头、扫描仪等看作计算机的统。假设我们把照相机、摄像头、扫描仪等看作计算机的“眼眼睛睛” ，数字图像可以看作计算机观察到的，数字图像可以看作计算机观察到的“影像影像” ，那么，那么 AFR 赋赋予计算机根据其所予计算机根据其所“看到看到”的人脸图片来判断人物身份的能力。的人脸图片来判断人物身份的能力。广义的讲，自动人脸识别系统具有如图广义的讲，自动人脸识别系统具有如图 1.1 所示的一般
14、框所示的一般框架并完成相应功能的任务。架并完成相应功能的任务。6人脸图像获取人脸检测特征提取人脸识别图图 1.1 人脸识别系统一般框架人脸识别系统一般框架(1)人脸图像的获取人脸图像的获取一般来说，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。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。若存在人脸检测的任务是判断
15、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，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。随时间的连续变化情况。(3)特征提取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）征点的位置（如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官） ，同时还可以，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。得到这些器官及其面部轮廓的形状信
16、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）征和统计特征等） 。(4)基于人脸图像比对的身份识别基于人脸图像比对的身份识别即人脸识别即人脸识别(Face Identification)问题。通过将输入人脸图像问题。通过将输入人脸图像7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：一类是闭集闭集(Close Set)人脸识别问题，即假定输入的人脸一定是人脸库人脸识别问题，即假定输入的人脸一定是人脸库中的某个个体；另一类是开集中的某个个体；另一类是开集(Open Set)识别，即首先要对输入识别，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。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
