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1、南昌航空大学科技学院学士学位论文 毕业设计（论文）题目：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究 系 别 信息工程系专业名称 通信工程毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保
2、存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期
3、： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究II、毕 业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：为了把人脸区域从非人脸区域分割出来，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的
4、可靠肤色模型。基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究主要运用Matlab软件编程实现对人脸图像进行图像转换、消除噪声、填孔处理、图像重构和边缘检测，从而实现基于肤色分割和匹配的人脸识别算法。具体要求如下：1、基于肤色分割和匹配的人脸识别的一般过程；2、采用Matlab实现图像转换、消除噪声、填孔处理、图像重构和边缘检测等相关算法；3、比较各种算法的处理效果； 4、采用Matlab实现基于肤色分割和匹配的人脸识别算法；5、翻译一篇相关的英文资料。III、毕 业设计(论文)工作内容及完成时间： 第0103周：资料查找、方案论证、英文资料翻译、开题报告撰写； 第0411周：基于肤色分割和匹配的人脸识别
5、算法设计；编写程序、仿真测试； 第1215周：对比测试； 第1618周：毕业论文撰写，答辩。 、主 要参考资料：1. 美恩格尔 W K. Digital Signal Processing Using MATLAB M. 西安:西安交通大学出版社，20022. 美 Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with MATLAB(Second Edition) M.北京:电子工业出版社，20023. 美冈萨雷斯. 数字图像处理（MATLAB版）M. 北京：电子工业出版社，20054. 美冈萨雷斯. 数字图像处理（第二版）M
6、. 北京：电子工业出版社，200720075. 张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程M.北京:人民邮电出版社,20116. 刘文达,胡荣强. 基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究J. 信息科技,2008：144-1457. 谢毓湘,王卫威,栾悉道等. 基于肤色与模板匹配的人脸识别J. 计算机工程与科学,2008,30(6): 54-56,69 信息工程 系 电子信息工程 专业类 0982042 班学生（签名）： 填写日期： 2013 年 1 月 10 日指导教师（签名）： 助理指导教师(并指出所负责的部分)：电子信息工程 系主任（签名）： 学士学位论文原创性声明
7、本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学科技学院可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇
8、编本学位论文。 作者签名： 日期：导师签名： 日期：基于肤色分割和匹配的人脸识别算法研究 学生姓名：张翀 班级：0982042 指导老师：李忠民摘要：人脸识别技术是生物特征识别技术中应用最广的一项技术,也是计算机视觉和模式识别领域研究得最多的一个课题。随着科技的发展，传统的身份验证已很难适应人们的需求。基于虹膜和指纹的生物特征验证对采集条件要求高，很难大范围推广。同其他生物特征识别技术相比（比如虹膜、指纹），人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。因此，人脸识别技术在信息安全、刑事侦破、公共事业等领域具有广泛的应用前景。人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行
9、身份验证的一种技术。它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学等诸多学科的知识，是当前研究的热点之一。本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。 本文首先利用颜色空间特性，对人脸肤色的聚类特性进行了研究，基于不同的颜色空间肤色聚类结果的对比，本文选择 YCbCr 颜色模型来进行肤色分割。依据人的肤色信息，在 YCbCr 空间进行肤色映射生成二值图像，然后根据人脸的形状特征确定人脸所在位置。并对灰度图象进行剪切提取，为后续识别做好准备。 其次，文章研究了滤波器，填空处理，图像重构和边缘检测从而实现基于肤色分割和匹配的人脸识别算法。关键词：人脸识别，肤色分割,模板匹配 指导老师签名
10、：IResearch on face recognition algorithm based on skin color segmentation and matching Student name : Zhang Chong Class: 0982042 Supervisor : Li ZhongminAbstract：Face recognition is one of the most widely used Technologies in the field of biometrics recognition, and it is The famous topic in compute
11、r vision and pattern recognition. The biologic characteristic based identity recognition such as iris and dactylogram needs very strict information collection conditions, which makes it difficult to be used practically. Compared to other biometrics（such as iris, fingerprint）, face recognition techni
12、que is simpler, more intuitive, and having more hidden capability. Therefore, face recognition have great potential in a wide range of applications in information security, criminal investigation, public utilities and other fields. The face recognition is a technique that extracts visual features, a
13、nd distinguishes one face from another based on these features. It is a research area spanning several disciplines such as image processing, pattern recognition, computer vision, physiology and psychology. Now it is one of the key issues. This paper presents an algorithm for face recognition using skin color and template matching. First, we studied the clustering characteristics of face skin color under some color spaces, and then we choose one of them namely YCbCr among the models for skin segmentation. By the study, g
