開題報(bào)告書-人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究報(bào)告及實(shí)現(xiàn)

1、-. z.*理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)論文任務(wù)書學(xué)院： 自動(dòng)化學(xué)院 專業(yè)班級(jí)：自動(dòng)化1005班：王建華*：01畢業(yè)設(shè)計(jì)論文題目：人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)任務(wù)書含以下方面的內(nèi)容：設(shè)計(jì)論文主要內(nèi)容：OpenCV是一個(gè)開源的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，可實(shí)現(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。OpenCV給人臉識(shí)別提供了一整套圖像處理以及圖像與模式分析函數(shù)，可迅速完成人臉的識(shí)別和檢測(cè)。本研究希望利用OpenCV庫(kù)，開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，能夠識(shí)別出6-8個(gè)人臉，并有相應(yīng)的反響。要求完成的主要任務(wù)：1、查閱不少于15篇的相關(guān)資料，其中英文文獻(xiàn)不少于2篇，完成開題報(bào)告。2、通過(guò)對(duì)資料的閱讀，深入了解OpenCV庫(kù)

2、以及人臉檢測(cè)與識(shí)別的相關(guān)算法。3、利用OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與識(shí)別算法。4、完成不少于2萬(wàn)英文5000漢字印刷符的英文文獻(xiàn)翻譯。5、完成畢業(yè)論文設(shè)計(jì)說(shuō)明書和相關(guān)圖紙。三 進(jìn)度安排第1-2周：查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，明確研究?jī)?nèi)容，了解研究所需硬件和軟件。確定方案，完成開題報(bào)告。第3-4周：安裝軟件，學(xué)習(xí)熟練應(yīng)用軟件OpenCV。第5-7周：學(xué)習(xí)OpenCV庫(kù)中的相關(guān)函數(shù)。第8-10周：利用VS2010軟件編程，熟練掌握OpenCV的各種相關(guān)功能。第10-12周：OpenCV程序的修改，調(diào)試。第13-14周：修改并完成畢業(yè)論文。第15周：準(zhǔn)備論文辯論。(四) 必讀參考資料及主要參考文獻(xiàn)1 美 布拉德

3、斯基Bradski G.，美 克勒Kaehler A.，于仕琪，*瑞禎學(xué)習(xí)OpenCV中文版M清華大學(xué)，2009：601.2*宏林Visual C+數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)踐M：人民郵電，20033 *瑞禎，于仕琪OpenCV 教程根底篇，：航空航天大學(xué)，2007：243-4024SonkaMilan，Hlavac Image Processing，Analysis andMachine VisionSVaclav NelsonEngineering，2007-04指導(dǎo)教師簽名： 年 1 月 26 日系主任簽名： 年 月 日院長(zhǎng)簽名章： 年 月 日本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)論文開題報(bào)告學(xué)生*： 王建華

4、導(dǎo)師*、職稱：梁紅、講師所屬學(xué)院：自動(dòng)化學(xué)院專業(yè)班級(jí)： 自動(dòng)化1005班設(shè)計(jì)(論文)題目：人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)2014年 3月 16日1、目的及意義含國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀分析人臉識(shí)別技術(shù)是包括人臉檢測(cè)和人臉身份認(rèn)證技術(shù)在內(nèi)的識(shí)別技術(shù)，人臉檢測(cè)是根據(jù)所獲得視頻或者圖片信息，利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)算法，從圖像中判斷是否有人臉，并給出存在人臉的數(shù)量和位置，更進(jìn)一步的是通過(guò)臉與臉的匹配識(shí)別人臉的身份。人臉識(shí)別技術(shù)的研究無(wú)論在理論上還是在實(shí)踐中都有很大的意義，它涵蓋了數(shù)字圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學(xué)、生理學(xué)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺以及人工智能等各方面的知識(shí)內(nèi)容，對(duì)推動(dòng)各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的開展具有重要的理論意

5、義。在公安、金融、網(wǎng)絡(luò)平安、物業(yè)管理以及考勤等各種領(lǐng)域也都有著巨大的應(yīng)用價(jià)值。如人臉識(shí)別技術(shù)可以快速地計(jì)算出實(shí)時(shí)采集到臉部數(shù)據(jù)與人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中人員的臉部數(shù)據(jù)之間的相似度，返回鑒別結(jié)果和相對(duì)應(yīng)的可信度。如應(yīng)用面像捕捉，人臉識(shí)別技術(shù)可以在監(jiān)控*圍中跟蹤一個(gè)人并確定他的位置。如在商場(chǎng)、銀行、交易所等和金融相關(guān)場(chǎng)所，加以人臉識(shí)別智能監(jiān)控，排除不法分子的侵入。利用人臉識(shí)別技術(shù)，可以進(jìn)展計(jì)算機(jī)的登錄控制，可以進(jìn)展應(yīng)用程序平安使用、數(shù)據(jù)庫(kù)平安訪問(wèn)和文件加密，可以實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)的平安控制，可以保護(hù)電子商務(wù)的平安性。如門禁控制，通過(guò)攝像機(jī)動(dòng)態(tài)捕獲人臉,將人臉信息同數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉信息進(jìn)展檢索比照,只有圖像信

6、息符合的人才可以進(jìn)入,否則拒絕進(jìn)入。在日常生活中，人們識(shí)別周圍的人用的最多的是人臉。由于人臉識(shí)別的非侵犯性，具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，是人們最容易承受的身份鑒別方式。模式識(shí)別技術(shù)早在上個(gè)世紀(jì) 60 年代就已經(jīng)有人提出，由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)處理速度的限制，只能從理論上證明是可行的。20世紀(jì)90年代以來(lái),隨著高速度高性能計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),人臉識(shí)別方法有了重大突破，進(jìn)入了真正的機(jī)器自動(dòng)識(shí)別階段,人臉識(shí)別研究也得到了前所未有的重視。歐美等各高校都建立了人臉識(shí)別的實(shí)驗(yàn)室，其中著名的大學(xué)包括麻省理工學(xué)院MIT、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)CMU等。在美國(guó)主要有麻神理工學(xué)院等研究實(shí)驗(yàn)室提出的特征人臉對(duì)特征空間的投影來(lái)實(shí)現(xiàn)；在法國(guó)

7、已經(jīng)把人臉識(shí)別身份認(rèn)證技術(shù)應(yīng)用到自助取款機(jī)上，在實(shí)際使用時(shí)需要用一臺(tái) 3D 攝像機(jī)，采集人的立體影像來(lái)鑒定身份。目前，美國(guó)許多研究小組相繼投入到人臉識(shí)別方面的研究工作，他們的研究工作得到了美國(guó)軍方、警方和大公司的資助，進(jìn)展迅速。美國(guó)軍方更是在每年組織人臉識(shí)別大賽(FERT)，以促進(jìn)人臉識(shí)別的研究。日本sony公司最新推出的數(shù)碼相機(jī)已經(jīng)整合了人臉自動(dòng)識(shí)別功能，在拍照時(shí)，可以自動(dòng)檢測(cè)出人臉區(qū)域并進(jìn)展對(duì)焦，并且還具有識(shí)別笑臉的功能，能夠自動(dòng)檢測(cè)出笑臉。2007 年 3 月，美國(guó) NIST 報(bào)告了 2006 年人臉識(shí)別供給商評(píng)測(cè)FRVT2006結(jié)果，對(duì)控制光照條件下的極高分辨率正面人臉圖像，最小錯(cuò)誤承

8、受率為 0.001時(shí)，最小錯(cuò)誤拒絕率已到達(dá) 0.01，對(duì)高分辨率、低分辨率下的正面人臉圖像的識(shí)別，這個(gè)數(shù)據(jù)也分別到達(dá)了 0.021 與 0.024。在一定條件，有些技術(shù)甚至超過(guò)了人類的人臉識(shí)別力。國(guó)內(nèi)對(duì)于人臉識(shí)別的研究較之國(guó)外稍晚一些，但是開展速度很快，同時(shí)，國(guó)家對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究也給予了高度的重視。九十年代中后期以來(lái)，國(guó)內(nèi)眾多研究機(jī)構(gòu)的研究組在國(guó)家自然科學(xué)基金、863 方案等資助下開場(chǎng)對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)展了研究。其中，具有代表性的人臉識(shí)別系統(tǒng)有：清華大學(xué)電子系丁曉青教授研究小組開發(fā)的 THfaceID 系統(tǒng)；中國(guó)科技大電子科學(xué)與技術(shù)系莊鎮(zhèn)泉教授研究小組開發(fā)的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)KD-Face2.0；

9、中科院計(jì)算所高文研究組開發(fā)的GodEye系統(tǒng)；清華大學(xué)電子系蘇光大教授研究小組開發(fā)的大型人臉綜合識(shí)別系統(tǒng)；中科院自動(dòng)化所李子青研究小組開發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng)等。2008 年，在奧運(yùn)會(huì)及殘奧會(huì)開閉幕式，使用了由 CBSR 研制的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)展實(shí)名制門票查驗(yàn)。在奧運(yùn)會(huì)及殘奧會(huì)開閉幕式中，約 36 萬(wàn)人次經(jīng)過(guò)了人臉識(shí)別系統(tǒng)的驗(yàn)證后進(jìn)入開閉幕式現(xiàn)場(chǎng)。為奧運(yùn)會(huì)的安保工作做出了巨大的奉獻(xiàn)，該技術(shù)擁有完全獨(dú)立自主的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能優(yōu)良，在國(guó)際上亦處于領(lǐng)先地位。2011 年 1 月，由*政府資助開發(fā)出了新型的人臉識(shí)別自動(dòng)售貨機(jī)，該機(jī)器可以應(yīng)用在*些特殊商品的銷售領(lǐng)域中，如保健產(chǎn)品、面膜、剃須刀等，該

10、人臉識(shí)別自動(dòng)售貨機(jī)可以根據(jù)消費(fèi)者面部的特征向其推薦特定的商品。同時(shí)，人臉識(shí)別技術(shù)也可以幫助解決很多社會(huì)問(wèn)題，比方，目前的挽救乞討兒童的公益活動(dòng)。其中，以中科院自動(dòng)化所免費(fèi)提供人臉識(shí)別相關(guān)的技術(shù)支持，并與多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)合作盡快的付諸于實(shí)踐。2、根本內(nèi)容和技術(shù)方案人臉識(shí)別系統(tǒng)最主要的功能就是要能識(shí)別出人臉，首先該系統(tǒng)需要對(duì)通過(guò)攝像頭拍照而獲取到的原始的人臉圖片進(jìn)展一系列處理才可進(jìn)展下一步的工作，該處理過(guò)程也稱圖像預(yù)處理。只有預(yù)處理模塊做的好，才可能很好的完成后面的人臉定位和特征提取這兩大關(guān)鍵模塊。人臉識(shí)別系統(tǒng)的根本功能包括圖像獲取功能、圖像預(yù)處理功能、人臉跟蹤定位功能。圖像獲取模塊主要是從攝像頭拍照

11、后進(jìn)展獲取圖片，也可以從圖片庫(kù)中獲取，獲取后的圖片可以在軟件的界面中顯示出來(lái)以便進(jìn)展識(shí)別。圖像預(yù)處理模塊主要包括圖像光線補(bǔ)償、圖像灰度化、高斯平滑、均衡直方圖、實(shí)現(xiàn)圖像比照度增強(qiáng)、二值化變換等。人臉定位模塊主要是將處理后的人臉圖片進(jìn)展定位，將眼睛、鼻子、嘴巴標(biāo)記出來(lái)，以便進(jìn)展特征提取。在用VS2010開發(fā)的工程中，只要正確安裝OpenCV，并在自己開發(fā)的應(yīng)用程序中正確配置和OpenCV的連接，就可以直接調(diào)用它的視頻捕獲和圖像處理函數(shù)，獲取圖像和圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理后，人臉圖像得到增強(qiáng)，進(jìn)展人臉檢測(cè)時(shí)，受光的影響得到減輕，然后利用膚色和Adaboost算法進(jìn)展人臉檢測(cè)。人臉定位是將典型的臉部特

12、征標(biāo)記出來(lái)，在本系統(tǒng)中，定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三個(gè)。由于眼睛具有對(duì)稱性，因此可以很快就能標(biāo)記出來(lái)，而鼻子是在眼睛下面，且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛標(biāo)記好，鼻子和嘴巴也能相應(yīng)的標(biāo)記出來(lái)。在運(yùn)動(dòng)區(qū)域提取階段，考慮攝像機(jī)輸入的一個(gè)圖像序列。假定在圖像中要檢測(cè)的人物處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，而背景則保持不變，則通過(guò)相鄰兩幀圖像進(jìn)展差分運(yùn)算，可以舍棄圖像中保持不變的局部，保存發(fā)生變化的局部。這樣做可以有效地保存人臉的候補(bǔ)區(qū)域，去除大局部的背景區(qū)域，尤其是那些顏色和人類的膚色一樣或相近的背景區(qū)域，把人臉從復(fù)雜背景下別離出來(lái)。所以最后技術(shù)方案確定為直接使用VS2010調(diào)用OpenCV的視頻捕獲和圖像處理函數(shù)獲取

13、圖像和圖像預(yù)處理，再利用膚色和Adaboost算法進(jìn)展人臉檢測(cè)，最后將人臉特征標(biāo)記出來(lái)。3、進(jìn)度安排第1-3周：查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，明確研究?jī)?nèi)容，了解研究所需硬件和軟件。確定方案，完成開題報(bào)告。第3-4周：安裝軟件，學(xué)習(xí)熟練應(yīng)用軟件OpenCV。第5-7周：學(xué)習(xí)OpenCV庫(kù)中的相關(guān)函數(shù)。第8-10周：利用VS2010軟件編程，熟練掌握OpenCV的各種相關(guān)功能。第10-12周：OpenCV程序的修改，調(diào)試。第13-14周：修改并完成畢業(yè)論文。第15周：準(zhǔn)備論文辯論。4、閱讀的參考文獻(xiàn)1美布拉德斯基Bradski G.，美克勒Kaehler A.，于仕琪，*瑞禎學(xué)習(xí)OpenCV中文版M清華大學(xué)，

14、2009：601.2 *宏林Visual C+數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)踐M：人民郵電，20033 *瑞禎，于仕琪OpenCV 教程根底篇，：航空航天大學(xué)，2007：243-4024 Sonka Milan，Hlavac Image Processing，Analysis and Machine VisionSVaclav NelsonEngineering，2007-045 邊肇祺，*學(xué)工模式識(shí)別(第二版)M：清華大學(xué)，176-2286 徐慧VisualC+數(shù)字圖像實(shí)用工程案例精選M：人民郵電，96-170，20047 周長(zhǎng)發(fā)精通VisualC+圖像處理編程M：電子工業(yè)，130-163，2

15、0048 (美) Sara Ford著 , 謝俊譯VisualStudio程序員箴言M：人民郵電，20109 黃朝興人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)D碩士學(xué)位論文，:西南交通大學(xué)，200610 楊靖宇，金鐘，郭躍飛人臉圖像有效鑒別特征抽取與識(shí)別，*理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2000，24(3)：193-19811 Yang G Z，Huang T SHuman face detection in a ple* background JPattern Recognition，1994，27(1)：536312 李華勝，楊樺，袁保宗人臉識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取J交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2001，25(2)：413 盧春麗，*長(zhǎng)水基

16、于區(qū)域特征的快速人臉檢測(cè)法J清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，1999，39(1)：10110514 Pamplona Segundo M，Silva L，Bellon ORAutomatic face segmentation and facial landmark detection in range images JIEEE Trans Syst Man Cybern ，2010， 40(5)：1319133015 李銀燕基于Adaboost方法的人臉檢測(cè)D：復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，200616 史東承人臉圖像信息處理與識(shí)別技術(shù)M電子工業(yè)，2010-1017 李培華序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方

17、法S科學(xué)，2010-0418 王永衛(wèi)，李介谷基于膚色特征的最短生成樹方法進(jìn)展人臉?lè)指?交通大學(xué)學(xué)報(bào)，1998-619Jianlin Wang，Yinsheng YangA MovingObjectDetectionAlgorithm based on BackgroundSubtraction ModelAProceedings of 2011 3rd IEEE International Conferenceon Information Management and Engineering(ICIME 2011) VOL03C201120 Chunlei Shi，Long*u Jin，Ke ZhangFace Detection Based on Skin Color Segmentationand AdaBoost AlgorithmAProceedings of 2011 3rd IEEE International Conference on Information Management and E