vc++人臉識(shí)別系統(tǒng)-開(kāi)題報(bào)告

1、<p>　　畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 開(kāi) 題 報(bào) 告</p><p>　　1．本課題的研究意義，國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、水平和發(fā)展趨勢(shì)：</p><p>　　隨著安全入口控制和金融貿(mào)易方面應(yīng)用需要的快速增長(zhǎng)，生物統(tǒng)計(jì)識(shí)別技術(shù)得到了新的重視。目前，微電子和視覺(jué)系統(tǒng)方面取得的新進(jìn)展，使該領(lǐng)域中高性能自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)代價(jià)降低到了可以接受的程度。而人臉識(shí)別是所有的生物識(shí)別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，人臉

2、識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)近年來(lái)興起的，但不大為人所知的新技術(shù)。人們更多的是在電影中看到這種技術(shù)的神奇應(yīng)用：警察將偷拍到的嫌疑犯的臉部照片，輸入到電腦中，與警方數(shù)據(jù)庫(kù)中的資料進(jìn)行比對(duì)，并找出該嫌犯的詳細(xì)資料和犯罪記錄。這并非虛構(gòu)的情節(jié)。在國(guó)外，人臉識(shí)別技術(shù)早已被大量使用在國(guó)家重要部門以及軍警等安防部門。在國(guó)內(nèi)，對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究始于上世紀(jì)90年代，目前主要應(yīng)用在公安、金 融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。</p><p&

3、gt;　　人臉識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)在在大多數(shù)領(lǐng)域中起到舉足輕重的作用，尤其是用在機(jī)關(guān)單位的安全和考勤、網(wǎng)絡(luò)安全、銀行、海關(guān)邊檢、物業(yè)管理、軍隊(duì)安全、智能身份證、智能門禁、司機(jī)駕照驗(yàn)證、計(jì)算機(jī)登錄系統(tǒng)。我國(guó)在這方面也取得了較好的成就，國(guó)家863項(xiàng)目“面像檢測(cè)與識(shí)別核心技術(shù)”通過(guò)成果鑒定并初步應(yīng)用，就標(biāo)志著我國(guó)在人臉識(shí)別這一當(dāng)今熱點(diǎn)科研領(lǐng)域掌握了一定的核心技術(shù)。北京科瑞奇技術(shù)開(kāi)發(fā)股份有限公司在2002年開(kāi)發(fā)了一種人臉鑒別系統(tǒng)，對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理，消除

4、了照相機(jī)的影響，再對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和識(shí)別。這對(duì)于人臉鑒別特別有價(jià)值，因?yàn)槿四樿b別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不同時(shí)期拍攝的，使用的照相機(jī)不一樣。系統(tǒng)可以接受時(shí)間間隔較長(zhǎng)的照片，并能達(dá)到較高的識(shí)別率，在計(jì)算機(jī)中庫(kù)藏2300人的正面照片，每人一張照片，使用相距1--7年、差別比較大的照片去查詢，首選率可以達(dá)到50%，前20張輸出照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達(dá)70% 。 2005年1月18日，由清華大學(xué)電子系

5、人臉識(shí)別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國(guó)家"十五"攻關(guān)項(xiàng)目《人臉識(shí)別系統(tǒng)》通過(guò)了由公安部主持的專家鑒定。鑒定委員會(huì)認(rèn)為，該項(xiàng)技術(shù)處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)</p><p>　　1993年，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究項(xiàng)目署 (Advanced Research Projects Agency)和美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室(Army Research Laboratory)成立了Feret(FacE Recognition T

6、echnology) 項(xiàng)目組，建立了feret 人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，用于評(píng)價(jià)人臉識(shí)別算法的性能。</p><p>　　2．本課題的基本內(nèi)容，預(yù)計(jì)可能遇到的困難，提出解決問(wèn)題的方法和措施：</p><p>　　本課題的主要內(nèi)容是圖像預(yù)處理,它主要從攝像頭中獲取人臉圖像然后進(jìn)行處理,以便提高定位和識(shí)別的準(zhǔn)確率.該模塊主要包含光線補(bǔ)償、圖像灰度化、高斯平滑、均衡直方圖、圖像對(duì)比度增強(qiáng)，圖像預(yù)處理模塊在整

7、個(gè)系統(tǒng)中起著極其關(guān)鍵的作用，圖像處理的好壞直接影響著后面的定位和識(shí)別工作。</p><p><b>　　·課題難點(diǎn)在于：</b></p><p>　　由于在拍攝的過(guò)程中有光線的影響,會(huì)導(dǎo)致拍攝出的相片色彩不均勻,因此會(huì)給光線補(bǔ)償工作帶來(lái)困難.</p><p>　　在編程的過(guò)程中,算法可以在網(wǎng)上和書上找到,但是具體的實(shí)現(xiàn)有困難</

8、p><p>　　3．工作進(jìn)度和日程安排：</p><p>　　第 1 周 ～ 第 2 周： 調(diào)研、資料查詢、外文翻譯</p><p>　　第 3 周 ： 可行性分析階段</p><p>　　第 4 周 ～ 第 5 周： 需求分析階段</p><p>　　第 6 周 ： 概要設(shè)計(jì)階段&

9、lt;/p><p>　　第 7 周 ～ 第 8 周： 詳細(xì)設(shè)計(jì)階段</p><p>　　第 9 周 ～ 第10周： 編碼階段</p><p>　　第11周 ： 測(cè)試階段</p><p>　　第12周 ～ 第13周： 寫文檔</p><p>　　4．本課題擬采用的研究方案和可行性分析：</p>

10、<p><b>　?。?）研究方案：</b></p><p>　　a 圖像文件格式選擇</p><p>　　在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，為了定位和特征提取的方便，我們采用的是24位位圖。</p><p><b>　　b 開(kāi)發(fā)工具選擇</b></p><p>　　本次設(shè)計(jì)所用的開(kāi)發(fā)工具是Micr

11、osoft Visual C++ 6.0。 Visual C++ 6.0是Microsoft公司推出的一種可視化編程工具。它支持多平臺(tái)和交叉平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，將各種編程工具如編輯器、連接器、調(diào)試器等巧妙的結(jié)合在一起，構(gòu)成一個(gè)完美的可視化開(kāi)發(fā)環(huán)境。用戶無(wú)需通過(guò)繁雜的編程操作，即可完成Windows下應(yīng)用程序的編輯、編譯、測(cè)試和細(xì)化等工作。</p><p><b>　　c 算法選擇分析</b><

12、;/p><p>　　本文主要研究的對(duì)象是圖像預(yù)處理模塊，該模塊分為光線補(bǔ)償、圖像灰度化、高斯平滑、圖像對(duì)比度增強(qiáng)、均衡直方圖，每個(gè)小模塊的實(shí)現(xiàn)都有許多相應(yīng)的算法。下面將本系統(tǒng)采用的算法進(jìn)行介紹：</p><p>　　·光線補(bǔ)償 ：由于光線原因，所照的圖像可能會(huì)存在光線不平衡的情況而造成色彩偏差，為了抵消這種整個(gè)圖像中存在的色彩偏差，本系統(tǒng)采用的解決方法是：將整個(gè)圖像中的所有像素的亮度

13、從高到低進(jìn)行排列，取前5%的像素，然后線性放大，使這些像素的平均亮度達(dá)到255。實(shí)際上就是調(diào)整圖片像素的RGB值。</p><p>　　·圖像灰度化：圖像灰度化是將圖像變成灰色，本系統(tǒng)中采用以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化：彩色轉(zhuǎn)換成灰度、灰度比例變換、灰度線性變換、灰度線性截?cái)唷⒒叶热》础?lt;/p><p>　　·高斯平滑：在圖像的采集過(guò)程中,由于各種因素的影響,圖像中往往會(huì)

14、出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等,這些都會(huì)影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進(jìn)行平滑操作以此來(lái)消除噪聲。但是如果平滑不當(dāng)，就會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變的模糊不清，為了既平滑掉噪聲有盡量保持圖像細(xì)節(jié)，本系統(tǒng)采用高斯平滑。</p><p>　　·均衡直方圖：使用該模塊的目的是通過(guò)點(diǎn)運(yùn)算使輸入轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的像素點(diǎn)數(shù)的輸出圖像。它的實(shí)現(xiàn)主要是利用灰度均

15、衡的轉(zhuǎn)換式</p><p>　　DB = f （DA）= H（u）du 。（式1）</p><p>　　·圖像對(duì)比度增強(qiáng)：為了將圖像的特征一步一步顯現(xiàn)出來(lái)，需要進(jìn)行圖像的對(duì)比度增強(qiáng)，它主要通過(guò)對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)于小于Low則認(rèn)為是有關(guān)的信息，則將它作為黑色處理，對(duì)于處于High以上的則認(rèn)為是一些無(wú)關(guān)的信息，將它們?nèi)サ簦幱趦烧咧g的，則進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，將他們?cè)诳偟?/p>

16、灰度值里面的比例作為新的像素信息保存起來(lái)。</p><p>　?。?）技術(shù)可行性分析：</p><p>　　圖像的處理方法很多，我們可以根據(jù)需要，有選擇地使用各種方法。</p><p>　　在確定臉部區(qū)域上，通常使用的方法有膚色提取。膚色提取，則對(duì)臉部區(qū)域的獲取則比較準(zhǔn)確，成功率達(dá)到95%以上，并且速度快，減少很多工作。</p><p>　　

17、圖像的亮度變化，由于圖像的亮度在不同環(huán)境的當(dāng)中，必然受到不同光線的影響，圖像就變得或暗或太亮，我們就要對(duì)它的亮度進(jìn)行調(diào)整，主要是對(duì)圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償。</p><p>　　高斯平滑：在圖像的采集過(guò)程中,由于各種因素的影響,圖像中往往會(huì)出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等,這些都會(huì)影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進(jìn)行平滑操作以此來(lái)消除噪聲。</p><p>　　灰

18、度變換：進(jìn)行灰度處理，我們要保證圖像信息盡可能少的丟失。同樣在進(jìn)行灰度變換前，我們也要對(duì)圖像的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，找出一個(gè)比較合理的灰度值，才能進(jìn)行灰度變換。</p><p>　　灰度均衡：灰度變換后，就要進(jìn)行灰度均衡，可以根據(jù)灰度分布來(lái)進(jìn)行灰度均衡。</p><p>　　對(duì)比度增強(qiáng)：將所要處理的區(qū)域和周圍圖像區(qū)域進(jìn)一步拉開(kāi)他們的對(duì)比度，使它們更加明顯，主要通過(guò)像素的聚集來(lái)實(shí)現(xiàn)。</p&g