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Seminar 课程课外研学学分认定书
学生姓名: 学号: 所在院系:
一、课程相关信息
课程名称 授课教师 职称 所在单位
图像识别和机器视觉 夏思雨 东南大学自动化学院
二、课程研讨的主要课题
数字水印,人脸识别,图像识别
三、论文题目 PAC 算法的人脸识别应用
四、论文摘要(200 字)
在计算机科学建立以来,图像识别技术一直是其重要的研究领域,从简单的水印加密技术到较
为复杂的指纹识别,文字识别等,图像识别技术已经深入到我们的工作与生活之中。在图像识
别技术领域中,人脸识别一直是一个重要的研究方向。在本次实验中将运用 算法,通过数
据统计来完成对人脸的识别,并对这种识别技术进行初步的性能分析。
五、与课程相关的研学材料清单:
文献综述或调研报告 份, □与课程相关的论文 份
答辩报告(含 ) 份, □其他 份
六、对论文或报告的评阅意见:
、有无调研原始资料 □有; □无;
、论文或报告质量(内容、工作量、规范性)□优秀; □良好; □通过; □不通过;
、有无抄袭现象 □有; □无;
、评阅意见:
任课课教师签字: 年 月 日
七、对学分认定的意见:
学分 □ 学分 □ 学分
任课课教师签字: 年 月 日
注:1、表头及第一至五项由学生填写,第六、七项由任课教师填写;
2、学生将研学材料(文献综述或调研报告、论文)与本表格一并提交任课教师。
I
算法的人脸识别应用
摘 要:在计算机科学建立以来,图像识别技术一直是其重要的研究领域,从简单
的水印加密技术到较为复杂的指纹识别,文字识别等,图像识别技术已经
深入到我们的工作与生活之中。在图像识别技术领域中,人脸识别一直是
一个重要的研究方向。在本次实验中将运用 算法,通过数据统计来
完成对人脸的识别,并对这种识别技术进行初步的分析。
关键词:图像识别;人脸识别; 算法
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II
目 录
1. 实验介绍.....................................................................................................4
实验意义.................................................................................................4
研究背景.................................................................................................4
1.3 国内外研究现状.......................................................................................4
2. 实验设计.....................................................................................................5
设计流程.................................................................................................5
介绍................................................................................................6
设计思路.................................................................................................7
3. 实验分析......................................................................................................8
样本选取.................................................................................................8
特征脸....................................................................................................8
投影矩阵选取..........................................................................................9
人脸重建...............................................................................................10
匹配函数...............................................................................................10
*干扰分析...............................................................................................12
4. 实验结论....................................................................................................13
5. 参考文献....................................................................................................13
6. 附录...........................................................................................................14
3
实验介绍
实验意义
人脸识别,是一种基于人脸面部特征信息对其身份信息的确认与识别的生物识
别技术,利用通过摄像机,摄像头所得图像甚至是画像来对目标进行跟踪捕捉,身
份识别,信息记忆等一系列技术的统称,又称作面部识别,人像识别。
传统的人脸识别技术主要针对可见光部分的识别,这也是我们最熟悉的识别方
法,该种方法在经过长久的发展后,已经有了较为完善的识别系统,但是这种识别
方法有很大的缺陷。在不同的光照条件下,识别的准确率会有很大的差别。尽管如
此,这种方法仍是我们最常用的方法。
本次实验将对如何实现这一应用做简单介绍和分析
研究背景
在经过三十多年的研究后,现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理
想的情况下可以取得令人满意的结果。但是当用户不愿意配合,或者识别对象在一
些特征上发生改变仍会极大的影响识别效果,因此现在已经有了基于红外成像的人
脸识别,这种识别方式可以极大的排除装束打扮对人脸识别所造成的影响。
国内外研究现状
生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全
防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径
直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准
确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业
部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜
识别系统”。此外,美国“+,事件后,反恐怖活动已成为各国政府的共识,加强机
场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神
通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。
当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生,鉴于此种原
因,防盗门开始走进千家万户,给家庭带来安宁;然而,随着社会的发展,技术的
进步,生活节奏的加速,消费水平的提高,人们对于家居的期望也越来越高,对便
捷的要求也越来越迫切,基于传统的纯粹机械设计的防盗门,除了坚固耐用外,很
难快速满足这些新兴的需求:便捷,开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛
的认同,但其应用门槛仍然很高:技术门槛高(开发周期长),经济门槛高(价格
高)。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电
力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认
同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。
、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。
、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。
、自助服务。
4
、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部
在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批
的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法保证安全。但是使用生物特征,
就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电
子政务系统的可靠性。①
实验设计
设计流程
人脸识别技术的流程
人脸识别技术分为四个部分:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图
像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像的采集及检测
不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同
的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内
时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。而人脸检测在实际中主要用于人
脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模
式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及 - 特征等。
人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
人脸图像预处理
人脸识别技术针对的是经过处理的人脸特征信息,而初步采集得来的原始人脸
图像往往会受到各种条件的限制和外部干扰,而无法准确的识别出人脸的特征信息,
于是便要通过一些的方法,来消除这些干扰因素,以便于下一步的执行。
人脸图像特征提取
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换
系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。
人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的
方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征
或统计学习的表征方法。前者主要将人脸器官等的的特点来做为特征信息,而后者
更多基于对图像数据的统计。
人脸特征的匹配与识别
通过之前几步我们可以获得每张人脸图像的特征信息,进而组成特征信息的样
本库,将训练样本的特征信息与样本库中各样本的信息进行比对,在设定合理的阈
值后就可以获得最佳的识别效果。
5
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liusixia
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