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1、河北大学2009届本科生毕业论文(设计)基于移动窗口的人脸图像识别方法研究摘 要人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有广泛的应用意义。目前在基于正面静态人脸检测与识别、人脸特征的提取等方面已取得了一些可喜的成果。但是,在较复杂的环境下，诸如对人脸表情的识别、光照补偿与光照模型的建立、多种检测数据的融合等方面还缺乏着实有效的方法。 本文介绍了移动窗口，移动窗口广泛应用于图像处理、模式识别和数字信号处理中，它具有数据量大、计算密集等特点。移动窗口针对图像的算法的一般描述是：在规模为 WH 的图像中，按一定规律移动 wh 的窗口(Ww， Hh)，对窗口内像素点的像素值进行
2、一系列运算，运算结束后窗口向右或向下移动一步，直到完成对整幅图像的处理。用移动窗口可以使图像边界的细节保持好，处理速度快，从而提高了人脸图像识别的准确率。关键词：人脸识别 移动窗口 人脸特征检测ABSTRACTFace recognition is the field of machine vision and pattern recognition,one of the most challenging issues,but also the meaning of a wide range of applications. Based on the positive static in fa
3、ce detection and recognition,facial feature extraction, such as there has been some encouraging results. However, in more complex circumstances, such as facial expression recognition, compensation and light illumination model, the integration of a variety of test data, etc. is also a lack of really
4、effective method.In this paper, moving window is widely used in image processing, pattern recognition and digital signal processing, it has a large amount of data, computing-intensive and so on. Moving window for the image of the general description of the algorithm is: in terms of size W H for the
5、image, according to a certain law of w h moving window (W w, H h),on the window of the pixel value of pixels a series of operations, operations after the end of the window or down a step to the right until the completion of the whole image processing. Moving window can be used to make the details of
6、 the image border to maintain a good,fast processing speed, resulting in improved facial image recognition accuracy.Key words: Face recognition MovingWindow Facial feature detection 目 录一 引言11.1人脸图像识别的研究背景及意义11.2人脸图像识别研究的状况和进展11.3研究内容21.4论文组织结构3二 人脸图像识别技术及其常用方法42.1人脸识别技术42.1.1静态人脸检测52.1.2动态人脸检测62.2基于
7、整体特征的提取方法62.3人脸识别方法6三 基于移动窗口的人脸图像识别103.1基本原理103.2移动窗口分类器方法103.3位平面分解103.4基于移动窗口的人脸识别流程11四 基于移动窗口的人脸识别系统的设计与实现134.1方案设计134.2用户界面设计134.3模块设计144.4人脸识别算法的实现144.4.1bmp文件结构介绍144.4.2图像预处理154.4.3图像大小标准化174.4.4预处理算法17五 实验结果及分析195.1运行环境195.2人脸图像样本库195.3测试结果20六 总结21谢 辞22谢 辞22参考文献23一 引言1.1人脸图像识别的研究背景及意义 计算机人脸识别
8、技术是生物特征识别技术的一种。目前进行身份鉴别所依赖的生物特征主要有两类，一类是身体特征，一类是行为特征。人脸识别与其他的身份识别方法相比较，它的应用过程是非接触式的、连续的和实时的，因此更加直接、友好，使用者不会有心理障碍，并且通过对人脸的表情和姿势进行分析，还能获得其他很多很难获得的信息，这些优势使人脸图像识别在这么多生物特征识别技术中很受重视。近年来，微电子技术、计算机技术发展神速，数字图象技术也因此受到影响，进而推动了人脸图像识别的发展，使得人脸图像识别在技术上与经济上有了进一步的发展。人脸图象识别技术，前景非常广阔。据称，1992年在美国身份鉴别产品获60亿美元的收益。在美国、英国、
9、日本、以色列、印度等国的大公司，军警方正加紧这方面的研究工作，我国的研究工作也已开始。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：1、刑侦破案 公安部门在档案管理系统中存储了大量嫌疑犯的照片，如果在某种情况下获得了某一个嫌疑犯的照片或者他面部的某些特征，就可以从数据库中进行比对查找，这就对刑侦破案工作有了贡献，使破案速度更快准确性更高。2、证件验证 在诸如海口，机场，重要考试的考场等人数繁多的场合，证件验证就成为检验人们身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多带有照片的证件使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作。3、视频监控 在许多大的公司，公共场所等处都设有视频监控。当有异常情况
10、发生或有陌生人进入时，就要采取实时跟踪，监控，识别和报警等措施。这些都需要对采集到的图像进行具体分析。此外，人脸识别技术在医学，档案管理，人等方面也有着非常重要的作用。1.2人脸图像识别研究的状况和进展 国外关于人脸识别的研究已经有很多年，近期已经有一些人脸识别算法应用于商业产品中，并且得到了应用。我国有关于人脸自动识别的研究最早始于二十世纪80年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所，中科院自动化所，复旦大学，北京科技大学等，并都取得了一定的成果。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法和基于连接机
11、制的人脸正面自动识别方法。周激流实现了具有反馈机制的人脸正面识别系统，运用积分投影法提取面部特征的关键点并用于识别，获得了比较满意的效果。他同时也尝试了一些稳定的特征提取方法，他对人脸侧面剪影识别做了一定的研究，并实现了正、侧面互相参照的识别系统。彭辉、张长水等对“特征脸”的方法做了进一步的发展，提出采用类间散布矩阵作为产生矩阵，进一步降低了产生矩阵的维数，在保持识别率的情况下，大大降低了运算量。程永清，庄永明等对同类图像的平均灰度图进行分解得到特征脸空间，每一幅图像在特征脸空间上的投影作为其代数特征，然后利用层次判别进行分类。张辉，周洪祥，何振亚采用对称主元分析神经网络，用去冗余和权值正交相
12、结合的方法对人脸进行特征提取和识别。该方法所用特征数据量小，特征提取运算量也较小，比较好地实现了大量人脸样本的存储和人脸的快速识别。北京科技大学的王志良教授主要研究人工心理，建立了以数学公式为基础的心理学模型。国内在此方面的研究发展很快，也有一些工作已经或正在转化为商品软件，在orl标准人脸库的实验结果表明，在普通的分类器下分别达到了95.5%和99.4%的识别率1。尽管人脸识别技术有着广阔的应用前景，但是就目前而言，人脸识别的效果并不很好，归根结底，影响人脸识别效果的原因主要有以下的几个方面：1、人脸图像的获取过程中由于光照光强的不确定性而造成了图片清晰度的差异。2、人脸并非来自同一个人，每
13、个人都有着不同的脸部模式和脸部特征。3、不同的人脸又有着千变万化的面部表情。正因为在人脸识别的过程中存在着上述的各种各样的品种繁多的问题，因此在实际的检测过程和识别过程当中，如果遇到这些因素中的某两个或者更多个叠加到一起的情况，情况就变得更加复杂。基于几何特征的识别方法，其存在的主要问题在于没有形成一个统一的，优秀的特征提取标准。在描述人脸的时候受到表情、光照、姿态的影响比较大，无法准确地描述人脸特征。尽管如此，基于几何特征的方法在处理人脸表情分析时，仍然是一个最有效的依据。同时，目前已经提出了很多改进的特征提取的算法，使得人脸几何特征的提取越来越趋于合理，这里面最具代表性的方法就是结合人脸信
14、息的特征点提取技术。基于代数特征的识别方法是目前在实际应用中使用得最多的一类方法，其主要原因是由于代数特征矢量即人脸图像在特征空间的投影结果对角度，表情等因素都具有一定的稳定性。但对于光照而言，似乎效果并不太明显。这种代数的特征识别方法，无法应用于人脸的表情识别。从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是在寻找一种人脸的描述方式，但是要找到一种能够不受各种因素影响的描述方式非常地困难，无论是最早使用的几何描述方式以及后来比较常用的代数描述方式，都不可避免地存在各种干扰。我们只能是在以后的研究中，逐渐去完善人脸的描述方式，使之更加有效，更加准确。1.3研究内容 图像处理在日常生活和科学研究
15、各个方面有广泛应用，其中有一类算法有移动窗口的特点。即对图片里一个窗口内的像素点进行处理，处理结束后将窗口滑动到新的位置，再处理，直到处理完整幅图像。这类算法有着广泛的应用，比如边缘检测。本文就是介绍了这种移动窗口，移动窗口广泛应用于图像处理、模式识别和数字信号处理中，它具有数据量大、计算密集等特点。移动窗口针对图像的算法的一般描述是：在规模为 WH 的图像中，按一定规律移动 wh 的窗口(Ww, Hh)，对窗口内像素点的像素值进行一系列运算，运算结束后窗口向右或向下移动一步，直到完成对整幅图像的处理。用移动窗口可以使图像边界的细节保持好，处理速度快，从而提高了人脸图像识别的准确度。1.4论文组织结构 本文在第一部分介绍了人脸识别研究的背景，意义，研究现状和研究内容，又在第二部分中提到了人脸图像识别研究的状况、进展，此外还有人脸识别技术的常用方法，重点在第三部分讲解了移动窗口人脸图像识别的基本原理，第四部分介绍了人脸识别系统的设计与实现，包括方案设计，界面设计，数据库设计和模块设计。最后两部分对本文稍做了一个总结。二 人脸图像识别技术及其常用方法2.1人脸识别技术 一个典型的人脸识别系统都由图2-1所示的几个部分组成：图2-1 典型的人脸识别系统下面分别阐述各部分的功能和作用：图像获取这一部分主要负责获取图像，但图
