数字图像处理在人脸识别中的应用

微型键盘基于肤的人脸检测

摘要

本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理，通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。

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关键词：脸部定位，特征提取，图像处理，MATLAB

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This paper introduces the application of MATLAB in face image recognition of image preprocessing,the application of the toolkit for classical image processing, application MATLAB image processing function through instance,for a particular face image processing,and then applied to the face recognition system.In face recognition system based on the summary analysis of several commonly used image preprocessing method based on the MATLAB implements a collect a variety

of pretreatment method for the integration of the universal facial image preprocessing simulation system,the system as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system,and use the gray histogram of the image matching to realize the face image recognition.

Key words:face positioning,feature extraction,picture processing,MATLAB

1绪论 (1)

1.1研究背景 (1)

1.2人脸识别技术的研究现状 (1)

1.3人脸识别的应用前景 (3)

2基于肤的人脸检测技术研究 (4)

2.1人脸检测技术概述 (4)

2.2肤检测技术 (4)

循环冷却水处理

过氧化氢酶活性测定2.3人脸识别系统的构成 (5)

2.4基于肤的人脸检测 (5)

2.4.1人脸图像预处理 (5)

2.4.2彩空间转换 (6)

2.4.3RGB颜模型 (6)

2.4.4YCbCr颜模型 (6)

3图像处理的Matlab实现 (8)

3.1MATLAB简介 (8)

3.2数字图像处理及过程 (8)

3.2.1图像处理的基本操作 (8)

3.2.2图像类型的转换 (8)

3.2.3图像增强 (8)防火罩

3.2.4边缘检测 (9)

3.3图像处理功能的Matlab实现实例 (9)

4基于肤的人脸检系统设计 (14)

4.1系统结构设计 (14)

4.2人脸检测系统算法分析 (14)

4.2.1光线补偿 (14)

4.2.2肤建模 (15)

4.2.3去掉非人脸区域 (17)

4.2.4人脸区域标定 (17)

4.3系统实现 (19)

5总结与展望 (20)

致谢 (22)

参考文献 (23)

山楂提取物1绪论

1.1研究背景

自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。

在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维

机制。

同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰：人脸表情的多样性；以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。

国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。

1.2人脸识别技术的研究现状

近10多年来，计算机人脸识别技术有了很大的进展，各种人脸识别方法层出不穷。根据人脸表征方式的不同，通常将人脸正面识别技术分为三大类基于几何特征的识别方法、基于代数特征的识别方法和基于连接机制的识别方法。基于几何特征的人脸正面图像识别方法是通过人脸面部拓扑结构几何关系

的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官的特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特1征矢量之间的匹配，基于欧式距离的判决是最常用的识别方法。基于代数特征的人脸识别方法主要有特征脸法(PAC)

本文发布于:2024-09-22 16:39:32，感谢您对本站的认可！

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