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1、目 录1 引言12 人脸识别22.1 什么是人脸识别22.2 人脸识别的前景与展望32.3 人脸识别的优势与困难42.3.1优势42.3.2困难43人脸识别的过程43.1 人脸识别的整体过程43.2预处理过程54 预处理方法的研究64.1 直方图均衡化64.2灰度拉伸74.3 中值滤波84.4 同态滤波95同态滤波预处理人脸识别115.1 AR人脸数据库115.2线性判别分析115.3识别率分析126 设计创新点与不足137 结束语13参考文献14致 谢14附录：程序清单14人脸识别中图像预处理的研究摘 要：本设计是一个关于人脸识别图像预处理的研究,人脸识别技术是计算机模式识别研究领域中一项热
2、门的研究课题，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体，在军事、银行、机关等部门有着广泛的应用前景。本文主要对人脸图像进行预处理，以便为进行下一步的图像识别做前提准备。文中首先我们会认识一下什么是人脸识别，它的优势、不足、目前的发展以及以后的前景。什么是预处理、预处理有哪些方法以及怎样进行预处理。文中对各种预处理法及其在人脸识别中的应用作了详细的介绍，并对各种方法从理论分析和实验结果两方面进比较，从而让人们对人脸识别图像预处理有更深一层的了解。本文针对光照对人脸图像的影响还提出了同态滤波的方法。关键词：生物技术；人脸识别；图像预处理；同态滤波Face Re
3、cognition In the Image Of PretreatmentAbstract: The design is an image on the pretreatment of face recognition, face recognition technology is the computer pattern recognition research in the field of a hot research topic, it belongs to the biometric identification technology, the organisms (specifi
4、cally people in general ) Their biological characteristics to distinguish between individual organisms, in the military, banks, agencies and other departments have broad application prospects. In this paper, the face image preprocessing, the next step in order to carry out the image recognition prem
5、ise prepared to do. In the first we will understand what is face recognition, its advantages, less than the current development and future prospects. What is the pretreatment, which pretreatment methods and how to pretreatment. Text of the law and its various pretreatment in the application of face
6、recognition in detail, and various methods from the theoretical analysis and experimental results to compare the two areas so that people on the face recognition have a better image of a pretreatment Of understanding. This paper light on the impact of human face images with the state also proposed a
7、 filtering method.Keyword: Biotechnology; Face Recognition, Image Pretreatment; Filter With the State1 引言随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出、计算机网络中重要信息的存储与提取，都需要可靠的人身鉴别。身份的识别已经成为人们日常生活中经常遇到的一个基本问题。人们几乎时时刻刻都需要鉴别别人的身份和证明自己的身份，以获得对特定资源的使用权或者控制权，同时防止这些权限被他人随意的取得。传统的身份识别方法主要基于身份标识物品（如证件、卡片）和身
8、份标识知识（如用户名、密码）来识别身份，这在很长一段时期里是非常可靠和方便的识别方法，得到了广泛的应用。但是，随着网络、通信、交通等技术的飞速发展，人们活动的现实空间和虚拟空间不断扩大，需要身份认证的场合也变得无处不在。人们需要携带的身份标识物品越来越多，身份标识知识也变得越来越复杂和冗长。在这种情况下，传统身份识别方式的弊端日益彰显。身份标识物品容易被丢失和伪造，身份标识知识容易被遗忘、窃取和破解，而身份标识的重要性又使得一旦失去了身份标识，会给标识的所有者甚至整个社会带来重大的甚至难以弥补的损失。在美国，每年约有上亿元的福利款被人以假冒的身份领取；每年发生的信用卡、ATM、移动电话和冒领支
9、票等造成的损失达数百亿美元。面临着这样的状况，人们对身份识别的安全性、可靠性、准确性和实用性提出了更高的要求，必须寻求身份识别的新途径。于是，根据人体生理特征和行为特征来识别身份的生物特征识别兴起了。人脸识别作为生物特征识别中成功的应用之一，因为其巨大的商业应用前景，受到越来越多的重视。近 30 年以来，人脸识别技术有了长足的发展，并且逐步走向实际应用阶段。现在已经有比较成熟的人脸识别应用系统进入市场。可以预言，在今后的几十年内，随着人脸识别技术进一步发展，人脸识别技术将应用到更多的领域，例如视觉监控，娱乐应用，智能卡，自动身份验证，银行安全等。这些已有的以及潜在的应用领域将推动人脸识别技术不
10、断发展。在身份验证中，最理想的辨别依据是生物特征，因为它是人的内在属性。生物特征系指:人脸特征、指纹、虹膜、语音、亲子鉴定(DNA)等。对于人身鉴别来说，人脸的面部特征是最自然的、直接的、方便的身份辨认手段，而且是非侵犯式的主动识别，易为用户所受。由于微电子技术、计算机技术的迅猛发展，数字图像技术与模式识别学科的日益完善，使得人脸自动识别在技术上与经济上才成为可能。2 人脸识别2.1 什么是人脸识别究竟什么是人脸识别呢，让我们先来认识了解一下。人脸识别在基于生物特征识别技术的身份认证中是最主要的方法之一。基于人脸识别的自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值,早在六七十年代就引起了研究者的强烈
11、兴趣,对人脸自动识别方法的研究已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。根据专业人士介绍：广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。本文主要针对人脸图像预处理进行研究。人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，与其他生物特征相比，人脸识别具有主动性、非接触性和用户友好等许多优点，多年来一直受到许多研究者的关注。但是目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面，由于受到光照、姿势、表
12、情变化的影响，识别的准确度受到很大限制，脸像随年龄变化，而且容易被伪装。因此，人脸识别技术目前只能用于某些识别准确率要求不是很高的场合。2.2 人脸识别的前景与展望人脸识别是人类视觉中最杰出的能力之一。人脸识别技术在维护国家安全和人民生命财产安全以及在反恐、防恐中具有重要意义。因此，人们对它的研究抱有极大的兴趣。1893年，Bertillon采用语句描述方法对人脸分类。20世纪60年代，Bledsoe提出了人脸识别的半自动系统模型与特征提取方法。70年代，美、英等发达国家开始重视人脸识别的研究工作并取得进展。1972年，Harmon用交互式人脸识别方法在理论上与实践上进行了详细的论述。就在这一
13、年，Sakai设计了人脸图像自动识别系统。80年代初T. Minami研究出了优于Sakai的人脸图像自动识别系统。90年代，由于计算机技术、数字图像处理、模式识别技术的发展，加上人们对人脸图像自动识别的迫切需求，各国军、警方及有关部门高度重视，大公司鼎力相助，对它的研究变得非常热门。1996年美国军方组织了人脸自动识别系统大赛，勒克菲勒大学的Facelt系统获得冠军。最近，美国的LAU公司研制的人脸图像自动识别系统，是以人眼辨别人的原理，基于生物测量学、人像复原技术开发的装置。用人脸12-42个特征点，对人群中寻找的人进行定量定性识别，已经用在机场、火车站、公共场所、重点控制地区。作为一种最
14、直接、最自然、最容易被人接受的生物特征识别技术，人脸识别致力于探索如何使机器能够自动地根据用户的人脸图像来鉴别用户的身份。人脸识别发展到现在，已有 30 多年的历史，是模式识别和计算机视觉的一个非常活跃的研究热点。人脸识别的研究涉及模式识别、计算机视觉、人工智能、图像处理、心理学、生理学和认知科学等，与计算机人机交互领域和基于其它生物特征的身份识别方法都有密切联系。虽然人们可以毫不费力地通过脸部图像来鉴别互相的身份，然而由于成像过程中各种影响因素的变化常常导致同一个人的人脸图像发生非常大的变化，因此建立自动系统完成识别任务是非常具有挑战性的。虽然目前国内外已经有许多实用系统问世，但是只有在非常
15、苛刻的成像条件下，才能得到比较令人满意的识别效果。因此，人脸识别研究仍然远远没有到达完善的境地，还有非常大的发展空间。近年来，我国有关部门也很重视，一些研究单位、清华大学等高校也开始从事人脸图像自动识别方面的研究。2.3 人脸识别的优势与困难2.3.1优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于
16、一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。2.3.2困难面部识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是：第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的；第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，面部识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很
