人脸识别系统的研究与实现.docx

1、人脸识别系统的研究与实现人脸识别方法的研究第一章 绪论第一节 课题背景1课题的来源 12人脸识别技术的研究意义 1第二节 人脸识别技术的国内外发展槪况 31国外发展槪况 22国内发展概况 4第二章 系统的需求分析和方案选择 5第一节 可行性分析 51技术可行性分析 52操作可行性分析 5第二节 需求分析 61应用程序的功能需求分析 62开发环境的需求分析 73运行环境的需求分析 7第三节 预处理方案选择 71设计方案原则的选择 72图像文件格式选择 83开发工具选择 84算法选择分析 8第三章 系统的概要设计 9第一节 各模块功能简介 9第四章 系统详细设计 14第一节 系统整体设计简述 14

2、第二节 图像处理详细设计 141位图详细设计 142图像点处理详细设计 15（二） 光线补偿算法和代码实现 16（三） 图像灰度化算法和代码实现 18（四） 髙斯平滑算法和代码实现 20（五） 灰度均衡算法和代码实现 23（六） 图像对比度增强算法和代码实现 25第三节 编程时的问题解决 26第五章 结构设计 28第六章 测试 35第一节 测试方案选择的原则 35第二节 测试方案 36结束语 37致谢 参考文献摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机 交互、系统公安（罪犯识别等）等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工 智能领域的一个研究热点。本文提

3、出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处 理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准 确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前， 先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对 称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值 化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试, 图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强AbstractF

4、ace recognition is a complex and difficult problem that is important for surveillance and security, telecommunications, digital libraries , video meeting, and human-computer intelligent interactions.The paper introduced the method of face recognition that based on the 24 bit multicolor image, Main c

5、ontent that the paper introduced is the picture treatment, It occupies the extremely important position in the whole software, the quality of picture process directly influenced the accuracy rate of localization and discerning. The picture process technology that the software mainly used included :

6、light compensating gauss smooth and twain value method before discerning, we compensated the light for image, then we could obtain the possible face area through the complexion, finally, the system could depend on the symmetry of eyes to make sure whether it is the face of people, at the same time,

7、the system could eliminate noises through the method that named gauss smoothness, then we used twain value method to deal with picture, the method got the threshold value in face area After dealing with picture , the following operations are localization、draw characteristic value、discerning and so o

8、n After testing, we made true that the picture pretreatment modal has get the better effect in the process of dealing with picture, and improve the exactness rate of localization and discerning.【key word: Face recognition： light compensating： gauss smooth： contrast enhancing 第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口

9、控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统讣识别技术得到 了新的重视。LI询，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别 技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最 广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们 更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入 到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这 并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安 防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用

10、在公安、 金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题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，同时也具有较为广 泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模 式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽 然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的 问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身乂是一个柔性物体，表悄、姿态 或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人 并满足实时性要求是迫切需要解决的问题

11、。2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位 置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模 板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型 和主动外观模型是常用的方法。可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描 述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等, 它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。 山于模板变形利用了特征区域的全局信息，因此可以较好地

12、检测出相应的特征形状。山 于可变形模板要采用优化算法在参数空间内进行能量函数极小化，因此算法的主要缺点 在于两点：一、对参数初值的依赖程度高，很容易陷入局部最小；二、计算时间长。针 对这两方面的问题，我们采用了一种山粗到细的检测算法：首先利用人脸器官构造的先 验知识、面部图像灰度分布的峰谷和频率特性粗略检测出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致 区域和一些关键的特征点；然后在此基础上，给出了较好的模板的初始参数，从而可以 大幅提高算法的速度和精度。眼睛是面部最重要的特征，它们的精确定位是识别的关键。基于区域增长的眼睛定 位技术，该技术在人脸检测的基础上，充分利用了眼睛是面部区域内脸部中心的左上方 和右上

13、方的灰度谷区这一特性，可以精确快速的定位两个眼睛瞳孔中心位置。该算法釆 用了基于区域增长的搜索策略，在人脸定位算法给出的大致人脸框架中，估计鼻子的初 始位置，然后定义两个初始搜索矩形，分别向左右两眼所处的大致位置生长。该算法根 据人眼灰度明显低于面部灰度的特点，利用搜索矩形找到眼部的边缘，最后定位到瞳孔 的中心。实验表明，本算法对于人脸大小、姿态和光照的变化，都有较强的适应能力， 但在眼部阴影较重的情况下，会出现定位不准。佩戴黑框眼镜，也会影响本算法的定位 结果。3、面部感知系统的重要内容基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识 别、人脸归类（年龄、种族、性别等

14、的判别）、表情识别、唇读等分系统，如图1-1所 式，可以看出，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节, 是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备 功能，但是，可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合特定人的先验知识，可以提 高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者 身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化丄作环 境，信息的共享和隐私保护等等。图1-1面部感知系统结构图第二节 人脸识别的国内外发展概况现在人脸识别技术已经应用在许多领域中，并起到了举足轻重的作用，人脸识别研 究

15、开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了 长足的进步，现在就目前国内外的发展情况来进行展述。一 国外的发展概况见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，1990年日本 研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。1993年，美国国防 部高级研究项U署(Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立 JFeret(Face Recognition Technology) 项訂组，建立了 feret人脸数

16、据库，用于评价人脸识别算法的性能。美国陆军实验室也是利用vc+开发，通过软件实现的，并且FAR为49%。在美国的 进行的公开测试中，FAR,为53%。美国国防部高级研究项H署，利用半自动和全自动算 法。这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。在机场 开展的测试中，系统发出的错误警报太多，国外的一些高校(卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)为首，麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology ) 等，英国的雷丁大学(University of Reading)和公司(Visionics 公司 F

17、acelt 人 脸识别系统、Viiage的FaceFINDER身份验证系统、Lau Tech公司Hunter系统、德国 的BioID系统等)的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考试验证系统的实现 方面深入研究并不多。二国内的发展概况人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安 全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、 司机驾照验证、讣算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项“面 像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今 热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞奇技术开

18、发股份有限公司在2002年开发 了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征 提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人 脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片， 并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距 1-7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%,前20张输出照片中包含有与 输入照片为同一人的照片的概率可达70%。2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识 别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家“十五”攻关项LI人脸识别系统通过了山 公安

19、部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。本论文主要对该人脸识别系统进行模块划分，并介绍各模块的功能，重点介绍图像 预处理模块，对其内的子模块的功能和算法进行详细讲述，主要介绍光线补偿、图像灰 度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极 其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作。第二章系统的需求分析与方案选择人脸识别系统现在应用于许多领域中，但是人脸识别技术也是一项近年来兴起的， 且不大为人所知的新技术。在我国以及其他国家都有大量的学者正在研究之中，不断的 更新人脸识别技术，以便系统的识别准确率达到新的高度。第

20、一节可行性分析在开发该人脸识别软件之前，我们查询了前人所写过的诸多论文以及源程序，在开 发之时，结合了资料中的算法并揉进了自己的一些思想，使程序可以对人脸图片进行简 易识别。一技术可行性图像的处理方法很多，我们可以根据需要，有选择地使用各种方法。在确定脸部区域上，通常使用的方法有肤色提取。肤色提取，则对脸部区域的获取 则比较准确，成功率达到95%以上，并且速度快，减少很多工作。图像的亮度变化，由于图像的亮度在不同环境的当中，必然受到不同光线的影响， 图像就变得太暗或太亮，我们就要对它的亮度进行调整，主要釆取的措施是对图像进行 光线补偿。高斯平滑:在图像的采集过程中,山于各种因素的影响，图像中往

21、往会出现一些不规则 的随机噪声，如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量, 因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。灰度变换：进行灰度处理，我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度 变换前，我们也要对图像的信息进行统计，找出一个比较合理的灰度值，才能进行灰度 变换。灰度均衡：灰度变换后，就要进行灰度均衡，可以根据灰度分布来进行灰度均衡。 对比度增强：将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开他们的对比度，使它们 更加明显，主要通过像素的聚集来实现。二操作可行性该人脸识别软件需要如下的运行环境：CPU： 500M及以上；内存：64 M及以上。 安装有 Windo

22、ws 98 Windows Me. Windows 2000s Windows NT 等操作系统中的其中 一种。另还装有摄像头可进行随机拍照和识别。因此，从操作可行性来看，只要系统用 户的硬件软件设备满足以上条件，即可用该人脸识别软件进行人脸的识别。第二节需求分析一应用程序的功能需求分析该软件最主要的功能就是要能识别出人脸，首先该系统需要对通过摄像头拍照而获 取到的原始的人脸图片进行一系列处理才可进行下一步的工作，该处理过程也称图像预 处理。预处理这个模块在整个人脸识别系统的开发过程中占有很重要的地位，只有预处 理模块做的好，才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。因此本 设计

23、中所要完成的主要功能如下所述：图像获取功能：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后 的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。图像预处理功能：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现 图像对比度增强、二值化变换等。人脸定位功能：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来, 以便进行特征提取。特征提取功能：该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来。识别功能：该模块是将从图片中提取的特征值和后台数据库中的值进行比较来完成识别 功能。二开发环境需求分析1、 硬件环境（1） 硬件配置原则具有可靠

24、性，可用性和安全性，具有完善的技术支持。能够满足个人学习和设计需 要。（2） 运行本软件所需的硬件资源CPU： 800M及以上；内存：128M及以上2、 软件环境（1） 系统软件配置原则能够满足该软件的可靠性，可用性和安全性的要求（2） 系统软件配置方案1配置有持续工作能力、高稳定性、高度可集成的开放式标准的操作系统，如Windows2000, Windows NT, UNIX, Linux 等。2配备符合ANSI/ISO标准的高级程序设计语言处理软件。如：Visual C+ 6.03熟悉C+高级程序设计语言。3、 运行环境需求分析、硬件环境CPU： 500M及以上；内存：64 M及以上。（2

25、）、软件环境可以运行在微软公司近年来所出的各种操作系统。如Windows 98、Windows MeWindows 2000 Windows NT 等。第三节预处理方案选择一设计方案原则的选择本应用程序的设计方案原则如下：1、 采用较为先进的技术力量，保证应用程序在技术上具备一定的优势。2、 釆用成熟的技术，保证应用程序的安全性和可靠性。3、 应用程序便于扩展和维护，易于技术的更新。4、 应用程序充分利用现有的资源，尽量减少不必要的再投资。5、 编写的代码必须严谨易读，代码的解释必须清楚明白，为应用程疗;的再开发提 供应尽的责任。二图像文件格式选择在设计的过程中，为了定位和特征提取的方便，我们

26、釆用的是24位位图。三开发工具选择本次设计所用的开发工具是Microsoft Visual C卄6.0。Visual C+ 6. 0是 Microsoft公司推出的一种可视化编程工具。它支持多平台和交叉平台的开发，将各种 编程工具如编辑器、连接器、调试器等巧妙的结合在一起，构成一个完美的可视化开发 环境。用户无需通过繁杂的编程操作，即可完成Windows下应用程序的编辑、编译、测 试和细化等工作。四算法选择分析本文主要研究的对象是图像预处理模块，该模块分为光线补偿、图像灰度化、高斯 平滑、图像对比度增强、均衡直方图，每个小模块的实现都有许多相应的算法。下面将 本系统采用的算法进行介绍：光线补偿

27、：由于光线原因，所照的图像可能会存在光线不平衡的情况而造成色 彩偏差，为了抵消这种整个图像中存在的色彩偏差，本系统釆用的解决方法是：将整个 图像中的所有像素的亮度从高到低进行排列，取诞5%的像素，然后线性放大，使这些 像素的平均亮度达到255o实际上就是调整图片像素的RGB值。图像灰度化：图像灰度化是将图像变成灰色，本系统中采用以下步骤来实现图像 的灰度化：彩色转换成灰度、灰度比例变换、灰度线性变换、灰度线性截断、灰度取反。高斯平滑：在图像的采集过程中，由于各种因素的影响，图像中往往会岀现一些不 规则的随机噪声，如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的 质量，因此需要将图

28、片进行平滑操作以此来消除噪声。但是如果平滑不当，就会使图像 本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，为了既平滑掉噪声有尽量保持图像细节, 本系统釆用高斯平滑。均衡直方图：使用该模块的目的是通过点运算使输入转换为在每一灰度级上都有 相同的像素点数的输出图像。它的实现主要是利用灰度均衡的转换式Db =f (Da) = DMa%()H (u) du。(式 1)图像对比度增强：为了将图像的特征一步一步显现出来，需要进行图像的对比度 增强，它主要通过对图像的灰度值进行统讣，对于小于Low则认为是有关的信息，则 将它作为黑色处理，对于处于High以上的则认为是一些无关的信息，将它们去掉，而 处于两者之间

29、的，则进行对比度增强，将他们在总的灰度值里面的比例作为新的像素信 息保存起来。第三章系统的概要设计本章主要介绍系统的结构设讣的流程以及系统各模块的功能及相关原理。（-）应用程序的总体结构设讣流程图如图31所示:图31总体结构设计流程图（二）图像预处理的层次图如图3-2所示:图3-2 预处理的层次图预处理第一节各模块功能概述以上是该系统的总体结构设讣图以及图像预处理模块的层次图。下面介绍系统中的各模 块的功能及算法：图像获取模块该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图 片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。人脸区域获取该系统中图像里人脸区域的获取，主要是根据肤

30、色来进行获取，通过肤色非线形 分段色彩变换来实现。这一非线性分段色彩变换得到的肤色模型属于色彩空间中的聚类 模型，这一类肤色模型的建立首先要选取一种合适的色彩空间。图像预处理模块图像预处理就是对获取得来的图像进行适当的处理，使它具有的特征能够在图像中 明显的表现出来。该模块中的子模块有如下5个，下面对它们进行概述：光线补偿因为系统得到的图片可能会存在光线不平衡的情况，这会影响我们对特征的提 取，同时系统中要用到YcrCB色彩空间，所以有必要对图像进行光线补偿。尽可能将它 的特征在图像中表现出来。YcrCB是一种色彩空间，它用于视频系统中，在该色彩空间 中，Y分量表示像素的壳度，Cr表示红色分量

31、，Cb表示蓝色分量，通常把Ci和Cb称为色 度。YcrCB色彩空间是以演播室质量标准为訂标的CC601编码方案中采用的彩色表示模 型。灰度变化图像灰度化的过程就是把彩色图像转换为黑口色图像的过程，它也是为了将图 像的信息更加具体、简单的表现出来，但是，这样做也将会丢失图像信息。因此， 尽可能在转化的过程中用简单的方式表现图像复杂的信息。高斯平滑处理高斯平滑将对图像进行平滑处理，在图像采集过程中，由于各种因素的影响， 图像往往会出现一些不规则的噪声，入图像在传输、存储等都有可能产生数据的丢 失。从而影响图像的质量。处理噪声的过程称为平滑。平滑可以降低图像的视觉噪 声，同时出去图像中的高频部分后，

32、那些本来不明显的低频成分更容易识别。平滑 可以通过卷积来实现。经过卷积平滑后的水平投影后，二值化提供了较好的图像效 果。对比度增强对比度增强，就是对图像的进一步处理，将对比度再一次拉开。它针对原始图 像的每一个像素直接对其灰度进行处理的，其处理过程主要是通过增强函数对像素 的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。通过改变选用的 增强函数的解析表达式就可以得到不同的处理效果。二值化二值化的LI的是将釆集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，以便于分析理 解和识别并减少计算量。二值化就是通过一些算法，通过一个阈值改变图像中的像 素颜色，令整幅图像画面内仅有黑口二值，该图像一般由黑色区域和白色区域组成, 可以用一个比特表示一个像素，