基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文
基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现
分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：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江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西师范大学研究生院可以将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、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。
本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。
针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。
人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。
针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。
—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现
—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现承诺人签名：日期：年月日基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现摘要人脸识别技术是一种新型的生物特征认证技术。
人脸识别技术也是一个非常活跃的研究领域，涵盖了许多领域，例如数字图象处理。
随着人们对应用程序需求的增长，面部识别技术趋向于大量使用，使用微芯片和标准化。
人脸检测是快速准确识别人脸的先决条件。
其目的是检测图象背景下的人脸，并将其与数据中的人脸进行比较，以实现人脸识别。
本文以 python 为开辟技术，前端实时检测摄像头人脸，人脸识别主要是使用 mtcnn 做人脸提取，使用facenet 做人脸特征提取，通过余弦相似度分类进行人脸识别。
系统界面简洁、识别迅速、使用方便。
本文首先介绍了人脸识别系统的现状及其发展背景，然后讨论了系统设计目标，系统要求和总体设计计划，并详细讨论了人脸识别系统的详细设计和实现。
系统最后进行面部识别。
并对系统进行特定的测试。
人脸识别，顾名思义就是在图片和视频中检测有没有人脸。
当发现一个人的脸时，会获取其他面部特征(眼睛，嘴巴，鼻子等)，并根据此信息将该人与已知人脸的数据库进行比较。
标识一个人的身份。
人脸检测是使用计算机确定输入图象中所有人脸的位置和大小的过程。
面部识别系统是由面部识别系统引入的，该系统可以包括面部图象，输出是面部和面部图象的存在之和，描述了位置，大小，参数化位置 Do 和方向信息[1]。
假定检测面部的问题始于识别面部的研究。
全自动面部识别系统包括与两项主要技术的链接：面部检测和提取以及面部识别。
完成自动面部识别的第一个要求是确定一个人的面部。
人脸识别是自动人脸识别过程的第一步，它基于自动人脸识别技术。
自动人脸识别系统的速度和准确性起着重要作用。
人脸识别系统可以应用于考勤、安全、金融等领域，应用广泛，大大提高了工作效率，提高了服务水平，身份认证变得更加科学、规范、系统、简单。
1.2 国内外研究现状面部识别的研究始于 1960 年代末和 1970 年代初。
人脸识别论文
中文摘要摘要人脸识别技术属于生物验证的一种，在身份验证领域日益发挥重要作用，具有十分广泛的应用前景。
人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。
人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。
如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域，新的算法不断被提出，不过由于人脸的复杂性，目前尚不能找到一个完美的算法。
在不同应用环境下，有不同的算法，本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究，论文的主要工作如下：本文首先对人脸识别的任务提出了要求并阐述了其难点，结合其实现难度，提出一个能教快速的识别出图片中人脸的基于肤色的人脸检测算法，由于其一般适用性本文使用了RGB色彩空间，本算法将三维RGB空间映射为两维独立分布的空间。
在二维空间下，肤色类聚性好且符合高斯分布，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。
非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近，所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域，经过形态学处理和限制长宽比之后，可得到人脸区域。
在确定人脸区域后，我们需要在原图上对人脸区域进行标记，这里可通过找到一些关键点，作出矩形框标记人脸区域关键字:人脸识别,肤色检测,色彩空间,高斯分布，人脸检测- I -Abstract（英文摘要）AbstractFace recognition technology is biological validation of an increasingly important role in the field of authentication, a very wide range of applications. Face detection and face recognition technology positioning problem is to be solved first. Face detection algorithm is an efficient, one of the key technologies of automatic face recognition system. Now face detection has become a hot area of research, new algorithms constantly being made, but because of the complexity of the human face, is still unable to find a perfect algorithm. In different environments, there are different algorithms, this paper applies to video Face Detection conducted a study, the main work of this thesis is as follows:This paper proposes a face recognition task requirements and described its difficulties, combined with the difficulty of its implementation, proposes a can teach quickly identify the faces in the pictures Face detection algorithm based on skin color, because of its general applicability as used herein, the RGB color space, thisthree-dimensional RGB space mapping algorithm is a two-dimensional space of independent distribution. In two-dimensional space, color clustering is good and in line with the Gaussian distribution, the use of artificial threshold method to separate color and non-color area, forming a binary image.Non-skin area, there are still some regions may have similar color and skin color, the image thresholding is still there after part false color region, after morphological and restrictions aspect ratio obtained face region.In determining the face region, we need to face in the picture area mark, there may be some of the key points by finding made rectangle marked face regionKeywords: face recognition, color detection, color space, the Gaussian distribution, face detection- II -目录目录摘要 (I)ABSTRACT（英文摘要） (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)第二章需求分析 (3)2.1任务概述 (3)2.1.1 人脸识别完成的主要目标 (3)2.2需求规定 (3)2.2.1 对功能的规定 (3)第三章基于肤色检测的人脸识别及实现 (4)3.1人脸肤色建模 (4)3.1.1 色彩空间 (4)3.1.2 图片的修正处理 (5)3.1.3 人脸肤色模型 (5)3.1.4 特征的确定 (13)3.2各功能模块的实现 (14)3.2.1 打开图像模块 (14)3.2.2 脸和头发识别模块 (16)3.2.3 标记模块 (17)3.2.4 特征提取模块 (24)附录 (39)结束语 (63)参考文献 (64)致谢 (65)- III -第一章绪论第一章绪论随着科学技术的进步和社会的发展,对快速、有效辨别人身的需求越来越迫切。
基于对角PCA的人脸识别方法
６ 结束语
用上述方式使用 Ａ ｔｅ ｃｖＸ控件 进行 Ｍ Ｃ数据库 ｉ Ｆ 应用编程 ， 代码的重用性大大提高， 程序的稳定不会降 低。 手工绑定数据控件会增加一些源代码 ， 如果把通过 Ａ Ｏ访 问对象读写记录集字段的基本操作 编写为 函 Ｄ 数， 放人头文件 中， 比用其它方式编写 的 Ｍ Ｃ数据库 Ｆ 应用程序的界面质量与编写代码数之比要高。
【 李存 军 ， ３ 】 朱鑫 ， 梁世庆． ｉ ａ ｃ ＋ ． 编程 【 】 Ｖ ｓ ＋ ６ ｕ ｌ ０ Ｍ． ： 成都 电子科 技 大学
出版社。 ９ ． １ ９ ９
（ 接第 ２ 上 １页 ）
３ 结 论 与 展 望
本 文针对 基 于 主成分 分析 的人脸 识别 问题 中 Ｐ Ａ Ｃ
的影 响。
ｈｅｕｔ ｐ ｉ 一 Ｉｖｋ （ ｒｓ ｄ ｐ ＞ｎ ｏｅ ｌ ｓ
ｄｓ ｉ， ｉｐ ｄ
ＩＤ ＮＵＬ Ｉ Ｌ
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ＬＯＣＡＬ Ｅ
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ＵＳ ＥＲ ＤＥＦＡＵＬＴ，
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ＤＩ Ｐ ＣＨ ＴＨＯＤ， Ｓ ＡＴ ＭＥ
＆ｄｓｐ ｒ Ｎ Ａ ｇ， Ｕ Ｌ Ｎ Ｌ Ｎ Ｌ ） ｉ ａａ ｏ ｒｓＮ Ｌ ， Ｕ Ｌ Ｕ Ｌ ； ｐ ｍｓ ，
参 考 文献 ：
，
【】 Ｔｒ Ｐ ｎｌｎ ． ｉ ｎａｅ ｒＲ ｃｇｉｏ ． ｕｎｌ ｆ ｇＲｖ ｌ ｕｋＭ， ｅｔ ｄＡ Ｅｇ ｆ ｓｆ ｅｏｎｔ ｎ叨 Ｊ ｒ ａ ｏ ｎ ｉ ａ ｅｃ ｏ ｉ ｏ Ｃｏ ｅ
向量化处理使人脸 图像结构信息丢失 的缺点 ，利用对 角主成分分析（ Ｉ ～ Ｃ 对传统 的 Ｐ Ａ方法进行 了 Ｄ Ａ Ｐ Ａ） Ｃ 改进 。首先用人脸 图像对角化的表示方法代替原始人
基于PCA算法的人脸识别的图片搜索引擎
过 建立 索 引 的方 式实 现人 脸 图片 的查 找 与 匹配 ，从 而 显
示 给用 户 。
４ 结 语
本 文 主 要 探 讨 如 何用 ｐ ｈ ｐ 语 言 来 实现 搜 索 引擎 中人 脸 图片识 别 匹配 的功 能 。 由于在 Ｕ ｂ ｕ ｎ ｔ ｕ 系 统 中可 以保 障 人 脸信 息 的 安全 性 ，本文 的搜 索 引擎 实 现在 Ｕ ｂ ｕ ｎ ｔ ｕ 系 统 下 完 成 。该搜 索 引擎 中对 于 人脸 识 别部 分使 用 了稳 定 可
果不 是特 别好 。
３ ． ３ 后 台实 现 基 于 代 码 的后 台 主要 使 用 ｐ ｈ ｐ 语 言实 现 具 体 功 能 ， 包 括 ：实 现人 脸 图片 的检 索 和 匹配 功 能 ，同时 可 以从 本 地 上传 图片至 网页客 户端 且 用户 可 以预 览 ，通过 用 户 点 击 搜 索按 钮使 得 本地 图片与 网络 中相 似 图片 得 以匹配 并 将 匹配 图 片显 示 给 用 户 。通 过 ｓ ｐ ｉ ｄ ｅ ｒ 技 术 实现 网 络 上 ｈ ｔ ｍ ｌ 文 档 的遍 历 ，可 采用 广度 优 先算 法 一一 在 访 问一 个
网络节 点 后一 次访 问相邻 的网络 节 点直 到将 网络 中所 有
节 点全 部 遍历 。对 于 图片 匹配与 传 统 的搜索 引擎 的文 字 匹配 是 类 似 的 ，利 用Ｐ Ｃ Ａ 算法 将 图片 抽 象 成特 征 向量 并 与Ｗ ｗ Ｗ 中的 ｈ ｔ ｍ ｌ 文 档 中为 图片格 式 的元 素进 行 匹 配 ，通
２ ． ３ 基 于影 响 因素对 Ｐ Ｃ Ａ 算 法 的改 进
通 过 增 加训 练 ，集 中不 同人 脸 图片 的数 量 ， 增加 关 键 部 位例 如 五 官的 丰 富性 ，使 获得 的平 均 脸更 具 有广 泛 性和 代表 性 ，对 于 不 同图片 的 外在 差异 性 通过 图片预 处 理 （ 例 如 ：灰度 处 理 ）从而 产 生颜 色 、纹 理差 异 性较 小
基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计
基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计基于深度学习的人脸表情识别系统设计一、引言及背景介绍随着科技的发展和应用的普及，人脸表情识别技术在众多领域展现出巨大的潜力。
人类表情是一种非常丰富和重要的非语言信息传递方式，对于情感分析、心理研究、用户体验等领域都具有重要意义。
本篇论文旨在设计基于深度学习的人脸表情识别系统，以应用于相关领域。
二、人脸表情识别技术概述人脸表情识别技术是一种在数字图像处理和模式识别领域中广泛应用的技术。
它主要通过将人脸图像转化为数字数据，然后利用计算机算法对表情进行识别和分类。
传统的方法主要依赖于人工特征提取和分类器的组合，但这些方法往往需要大量的人工参与和特征工程，且对于复杂表情的识别效果较差。
三、深度学习在人脸表情识别中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在人脸表情识别领域呈现出广阔的发展前景。
其具有自动特征学习和模式识别能力，通过大规模数据集的训练，可以有效地提取表情的高级特征，从而提高识别准确率。
深度学习模型中常用的有卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
四、深度学习人脸表情识别系统的设计与实现1. 数据集准备采集包含多种表情的人脸图像数据集，并对其进行标注和预处理工作，以便于后续的训练和测试。
2. 基于CNN的特征提取使用卷积神经网络对人脸图像进行特征提取，通过多层卷积和池化操作，提取出图像的高级特征表示。
3. 数据增强对数据集进行增强操作，如镜像翻转、旋转、缩放等，以扩充数据集规模，提高模型的泛化能力。
4. 特征融合和分类将提取到的高级特征进行融合，并通过全连接层实现表情分类和识别。
5. 模型训练与验证使用已标注的人脸图像数据集对模型进行训练，并通过验证集进行模型调优和超参数选择。
六、实验结果与讨论在实验中，我们使用了XXX数据集进行训练和测试，得到了较为准确的人脸表情识别结果。
基于WT—W2D2DPCA的人脸识别算法研究
广泛用于计算机视觉 、模式识别 、信息处理等领域 ．基于 Ｐ Ａ的人脸表征及识别方 Ｃ
法 中 】 ．二 维人 脸 图像 矩 阵必 须 预先 转换 成 列 并 列 或 行 并 行 的 一维 图像 向量 。 然 而 ． 将一 个二 维矩 阵转 换 为一 维 向量 常 常会 导致 一个 低样 本 高维 向 量空 间 的问题 ．很 难 准确
２１ ０ ２年 ２月
Ｆｅ ２ ２ ｂ． ０１
汕 头大 学 学 报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｈ ｎｏ ｎｖ ｒｉ Ｎ ｔｒ ｌＳ ｉ ｃ ） ｏ ｒ ａ ｆＳ ａ ｔｕ Ｕ ｉｅｓ ｙ（ ａｕ ａ ｃｅ ｅ ｔ ｎ
第２ ７卷
第１ 期
ＶｏＩ ７ ． Ｎ０ １ ２ ．
ａ ａｙ ｉ Ｄ Ｄ Ｃ ）” ｎ ｌｓｓ ２ ２ Ｐ Ａ ｉ ，
．
它 同时使 用行 与列方 向上 的投 影矩 阵 ．能 得 到 与 Ｄ Ｃ 同或 ２ Ｐ Ａ相
者更高 的识别率 ．但所需的图像表征系数却比 ２ Ｐ Ａ少的多．然而 ２ ２ Ｐ Ａ不是根据 ＤＣ ＤＤ Ｃ
可分性 来 实现特 征提 取 ．而是通 过人 脸 的表征性 来 提取 特征 ．因此 它 的类 问和类 内差 异
文 章 编 号 ：１０ — ２ ７ ２ １ ｝ １ ０ ６ ０ ０ １ ４ １ （０ ２０ — ０ ５— ９
基于 ＷＴＷ２ ２ Ｐ Ａ的人脸识 别算 法研 究 — ＤＤ Ｃ
庄哲 民，钟 秀锋 ，肖 文
（ 头 大学 电子 工 程 系 ，广 东 汕 汕头 ５５６ ） １０ ３
摘
要 ：人脸识别过程 中，针对二维主成分分析 （Ｄ Ｃ 算法在特征提取 和数据 降维上 存在 ２ Ｐ Ａ）
无法 在 获取样 本 散 布矩 阵 时得 到最 佳 地分 离 ．并 且 它 只是 去 除 了行 与 列信 息 的 相关性 ． 仍然存 在 一定 的信 息冗余 ，如 果 出现不 相关 特征过 多 ，反而会 降低 识 别性 能． 针 对上述 情 况 ．本文 提 出 了一种 基 于小 波 加权 的 ２ ２ Ｐ Ａ人 脸 识别 算 法 ．它 首先 ＤＤＣ 利用 小 波变换 对人 脸 图像 进 行二级 小波 分解 ．对 其低 频子 带进 行加 权后 将 低频 子 图近似 替代 原 始人脸 图像 ．这样 既 能实现 数据 维数 的降低 ，去除人 脸 图像 冗余 信 息 ，而且 能有
一种增量PCA算法及其在人脸识别中的应用
向量 Ｐ２ｌ＝［ｕ１， ｕ２， …， ｕｌ］， ｌ≤ｋ。
（ ６） 则 Ｓ 的 ＰＣＡ 分 解 可 以 表 示 为 Ｓ＝Ｐ"ＰＴ， 其 中 Ｐ ＝Ｈ１Ｐ２ｌ，
"＝ １ （ ｍ＋ｒ
Ｉ＋"２ｌ） 。
算 法 在 Ｓ１ 的 ＰＣＡ 分 解 的 基 础 上 ， 利 用 Ｓ２ 的 空 间 投 影 变 换 ， 使 得 可 以 在 一 个 低 维 空 间 求 解 整 体 ＰＣＡ， 并 且 该 变 换 空 间
２２８ ２００８， ４４（ ６）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
一种增量 ＰＣＡ 算法及其在人脸识别中的应用
夏 鹏， 张浩然， 徐展敏 ＸＩＡ Ｐｅｎｇ， ＺＨＡＮＧ Ｈａｏ－ ｒａｎ， ＸＵ Ｚｈａｎ－ ｍｉｎ
浙江师范大学 信息工程学院， 浙江 金华 ３２１００４ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｊｉｎｈｕａ， Ｚｈｅｊｉａｎｇ ３２１００４， Ｃｈｉｎａ Ｅ－ ｍａｉｌ： ｘｉａｐｅｎｇ２００３＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
１ 引言
人脸识别在过去的 ２０ 年中已经成为一个研究领域， 由于 人脸图像一般维数较高， 所以在进行识别前都会采用一个维数 约减步骤， 而主成分分析（ ＰＣＡ） 是人脸识别领域最具代表性 的 维数约减方法， 已经广泛地应用于各种人脸识别技术中， 例如 ｅｉｇｅｎｆａｃｅ［１］与 ｆｉｓｈｅｒｆａｃｅ［２］一 般 ＰＣＡ 采 用 批 处 理 方 式 ， 但 这 就 意 味着只有准备好全部样本训练才能开始， 在样本处理完之后训 练 也 随 之 停 止 。另 一 方 面 意 味 着 如 果 有 新 的 样 本 或 者 样 本 集 加 进来， 那么训练就要重新开始， 代价巨大。尤其是第二个方面对
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。
二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。
2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。
3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。
三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。
通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。
四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。
同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。
2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。
3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。
4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
根据设定的阈值，判断是否为同一人。
五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。
2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。
3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。
六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。
采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。
2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
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基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文
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目录
前言 (1)
第一章人脸识别系统概述 (2)
第一节人脸识别的研究概况 (2)
第二节人脸识别的发展趋势 (3)
一、多数据融合与方法综合 (4)
二、动态跟踪人脸识别系统 (4)
三、基于小波神经网络的人脸识别 (4)
四、三维人脸识别 (4)
五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4)
六、全自动人脸识别技术 (4)
第三节人脸识别技术的主要难点 (5)
一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5)
二、光照问题 (5)
三、资态问题 (5)
四、表情问题 (5)
五、遮挡问题 (5)
第四节人脸识别流程 (6)
一、人脸图像采集 (6)
二、预处理 (6)
三、特征提取 (6)
第五节本章小结 (8)
第二章人脸图像的获取 (9)
第一节人脸图像获取 (9)
第二节人脸分割 (9)
第三节人脸数据库 (10)
第四节本章小结 (11)
第三章人脸图像的预处理 (12)
第一节人脸图像格式 (12)
一、JPEG格式 (12)
二、JPEG2000格式 (12)
三、BMP格式 (13)
四、GIF格式 (13)
五、PNG格式 (14)
第二节人脸图像常用预处理方法 (14)
一、灰度变化 (14)
二、二值化 (15)
三、直方图均衡 (15)
四、图像滤波 (16)
五、图像锐化 (17)
六、图像归一化 (18)
第三节本章小结 (19)
第四章人脸识别 (20)
第一节主成分分析基本理论 (20)
一、什么是主成分分析？ (20)
二、例子 (20)
三、基变换 (21)
四、方差 (24)
五、PCA求解：特征根分解 (27)
六、PCA的假设 (28)
七、总结： (29)
八、在计算机视觉领域的应用 (31)
第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (32)
一、创建数据库 (32)
二、计算特征脸 (33)
三、人脸识别 (35)
第三节本章小结 (37)
结论 (38)
致谢 (39)
参考文献 (40)
附录 (41)
一、英文原文 (41)
二、英文翻译 (54)
三、源程序 (65)
前言
随着社会和科技的发展，社会步伐的加快，人们对高效可靠的身份识别需求日益强烈。
各种技术在科研和实际中都受到了很大的重视和发展。
由于生物特征在的稳定性和唯一性使其成为了作为身份识别的理想依据。
人脸特征作为典型的生物特征外，还有隐蔽性好，易于被用户接受，不需要人的配合等优点。
现已成为了身份识别领域研究的热点。
PCA算法通过降低维度，提取主元素，减少了数据冗余，解决了图像纬度太高无法处理或处理很慢的特点，同时保持了原始图像的绝大部分信息。
在人脸识别领域，很多先进的识别算法都是在其基础上的改进。
所以研究基于PCA的人脸识别算法实现具有重要的理论和使用价值。
本文主要介绍基于PCA的人脸识别算法的实现，除第一章外，其余容按照人脸识别的流程可分为人脸图像获取，人脸图像预处理，人脸特征提取和特征匹配四个部分。
具体安排如下: 第一章主要介绍人脸识别的研究现状，人脸识别技术的主要难点及人脸识别流程。
第二章主要介绍常用的人脸图像获取方法和人脸图像数据库。
第三章主要介绍常用的人脸图像预处理方法。
第四章主要介绍PCA算法，SVD定理，如何通过PCA和SVD提取人脸特征及如何使用最近邻法分类器欧几里得距离来进行判别分类。
第一章人脸识别系统概述
第一节人脸识别的研究概况
人脸识别的研究起源比较早，Galton 在1888年和1910年就已在Nature杂志发表两篇关于如何使用人脸进行身份识别的论文。
在他
的文章，他使用一组数字表示相异的人脸侧面特征，同时还对人类本身的人脸识别能进行了研究分析。
自动人脸的研究历史相对比较短，到现在不过五十多年的时间。
不过1990年以来，才得到了长足的进步。
现在，已变成计算机视觉领域的一个焦点，很多著名的大学和IT公司都有研究组在从事这发面的研究。
对于人脸识别的研究历史可分为三个阶段：
第一阶段（1964-1990）这个阶段主要采取的技术是基于人脸几何结构的。
研究的重点主要在剪影上。
研究人员做了大量关于如何提取面部剪影曲线的结构特征的研究。
这个阶段属于人脸识别的初级阶段，突出的研究成果不多，也没有获得的实际应用。
第二阶段（1991-1997）这个阶段虽然时间相对较短，但是硕果累累，出现了若干具有代表性的算法和几个商业化的人脸识别系统，如Identix（原为Visionics）公司的FaceIt系统。
这个时期最具盛名的人脸识别方法是MIT媒体实验室的Turk和Pentland提出的的“特征脸”方法。
后来很多人脸识别技术都与特征脸有关，现在特征脸已与归一化的协相关量方法一起成为了人脸识别性能测试的基准算法。
这个时期的主要成果有：
1992年左右，Brunelli和Poggio做了一个基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法性能对比的实验，并得出了模块匹配的方法优于基于特征的方法的结论。
这个结论和特征脸的共同作用，基本上停止了纯粹基于结构特征人脸识别的研究，并且很大的促进了基于表观的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的发展，使其逐渐成为主流技术。
Belhumeur等人的Fisherface方法也是此阶段一个重要的成果。
该方法目前依然是主流人脸识别方法中的一种，产生了很多变种，比如子空间判别模型等。
其先使用PCA即特征脸对人脸图像表现特征进行降维，并使用线性判别分析方法对降维后的主成分进行变换以获得“尽量大的类间散度和尽量小的类散度”。
弹性匹配技术[1]为另一个重要方法。
它用一个属性图来描述人脸：
属性的顶点代表面部关键特征点，它的属性为相应特征点处的多分辨率，多方向局部特征—Gabor变换[2]，称为Jet；边的属性为不同特征点间的几何关系。
对于输入的图像，其通过一种优化搜索策略来定位预先定位的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入人脸图像的属性图。
最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。
弹性匹配方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸关键局部特征进行了建模。
局部特征分析由Atick等提出。
其在本质上是基于统计的低维对象描述方法，与PCA相比，局部特征分析在全局主成分分析的基础上提取的是局部特征。
它既保留了全局拓扑信息，有提取了局部特征，使其具有了更好的描述和识别能力。
局部特征分析技术已商业化为著名FaceIt 系统。
柔性模型，包括主动形状模型和主动外观模型。
它是人脸建模方面的一个新的进步。
其主要将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用PCA建模，然后再通过PCA[3,4,5]将两者合成来对人脸建模。
柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以使用基于合成的图像分析技术对人脸图像进行特征提取和建模。
这个阶段所提出的算法在理想图像采集条件，人员配合，中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能。
，也诞生几个著名的人脸识别系统。
第三阶段（1998年—现在）这个时期关于人脸识别的研究非常热门。
有大量的研究人员从事这方面的研究。
主要针对的是主流的人脸识别技术在采集条件不理想和用户不配合下鲁棒性差的问题。
光照和姿态问题成为了研究焦点。
这个时期主要成果有：
Georghiades等人基于光照锤模型的多姿态，多光照条件人脸识别方法。
Blanz和Vetter 等人基于3D变形模型的多姿态，多光照的人脸识别方法。
Shashua等人基于上图像的人脸图像识别与绘制技术[6,7]。
总体而言，目前非理想成像条件下（尤其是光照和姿态），对象
不配合，大规模人脸数据库上的人脸识别已逐渐成为研究的重点。
而非线性建模方法，统计学习理论，基于Boosting 的学习技术，基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
从整个人脸识别的研究历史来看，基于PCA的特征脸[8,9]识别方法占据了非常重要的地位，也对后来的人脸识别技术产生甚远的影响。
在后来很多的人脸识别技术，我们或多或少都会发现它的影子。
人脸图像维数都很高，PCA方法不但很好表征人脸而且通过去除相关性，减少冗余，解决了在人脸识别过程中图像为数过高的问题。
并且随着现代社会的发展，快速人脸识别的需求越来越大。
所以研究基于PCA 的人脸识别算法的实现还是有实际意义，本文也就在这样的背景下写作而成。
第二节人脸识别的发展趋势
人脸识别至今虽然取得了丰硕的研究成果，但是还有很多问题需要解决。
人脸识别的难度在于：人脸是非刚性物体，并且会随着年龄的增长而改变，特征难以完全描述；人脸常常有许多遮挡物，如：眼镜，帽子等；环境的光照和人脸的姿态等。
人脸识别的未来主要的发展趋势如下：。