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基于mａt(yī)laｂ程序?qū)崿F(xiàn)人臉識(shí)別基于matlab程序?qū)崿F(xiàn)人臉識(shí)別【實(shí)用文檔】doc文檔可直接使用可編輯，歡迎下載１.人臉識(shí)別流程１.１.1基本原理基于ＹCbCr顏色空間的膚色模型進(jìn)行膚色分割.在YCbCr色彩空間內(nèi)對(duì)膚色進(jìn)行了建模發(fā)現(xiàn),膚色聚類(lèi)區(qū)域在Cb—Cｒ子平面上的投影將縮減,與中心區(qū)域顯著不同。采用這種方法的圖像分割已經(jīng)能夠較為精確的將人臉和非人臉?lè)指铋_(kāi)來(lái)。1。1.2流程圖人臉識(shí)別流程圖人臉識(shí)別程序人臉和非人臉區(qū)域分割程序funｃtionrｅsｕlt＝skiｎ(Y，Cｂ,Cr)％SＫINＳummａrｙoftｈisfuncｔiongoeshｅre%Dｅtａilｅdexplanaｔioｎgoesｈereａ=2５。3９；b=14。03；ecx＝1.60；ｅcy=2．４１；sｉta=2．53;cx=109．３8;ｃy=15２。0２；ｘｉshu=[cos(siｔa）sin（sita）；—siｎ（sitａ）cos(ｓｉta）]；%如果亮度大于23０，則將長(zhǎng)短軸同時(shí)擴(kuò)大為原來(lái)的1.1倍if(Y>23０）a=1.１*ａ；b=1.１*b；ｅｎｄ％根據(jù)公式進(jìn)行計(jì)算Cb=doｕｂle(Cb）;Cr=doｕble（Cｒ)；t＝[（Cｂ-ｃx）;（Cr-cy)］;temp=ｘishｕ＊t;valｕｅ=（temp(1)—ｅcｘ)^2/a^２＋（temp(2）—ｅcy）^2/b^2；%大于1則不是膚色，返回0;否則為膚色，返回1ifｖａｌue〉１ｒesuｌｔ=0;elsereｓult=1；ｅndｅnｄ人臉的確認(rèn)程序ｆunctioneyｅ=finｄｅye（ｂImagｅ，x,y，w,h）％FＩＮDEＹESummaryofthiｓfunctiongoeshere%Deｔailedexplanａt(yī)ioｎgｏeshereparｔ＝zeros（ｈ,ｗ)；%二值化fori＝y(tǒng):(ｙ＋h）forj=ｘ:（x+ｗ）ifbImａgｅ（i,j）＝=0ｐart（i－ｙ+１,j-x+1）=255;elｓepａrt(i－y＋1，ｊ-ｘ+１）＝０；endendeｎｄ［L,num]=bwlａbｅl(ｐａrt,8）；%如果區(qū)域中有兩個(gè)以上的矩形則認(rèn)為有眼睛ｉfnum＜2eye＝0；ｅｌsｅe(cuò)ye=1；endｅnd人臉識(shí)別主程序clｅarall;％讀入原始圖像I＝iｍread（’faｃｅ3.ｊpg’）；gray=rgb2gray(I）；yｃbcr=rgｂ２ycbcｒ（I）;％將圖像轉(zhuǎn)化為ＹCbCr空間hｅighth＝size（gray,1)；%讀取圖像尺寸ｗｉdth=sｉze(grａｙ，2）；fori=1：heighth％利用膚色模型二值化圖像forj=1:ｗｉdthＹ=yｃbcr(i，j，1）；Cｂ=yｃbｃｒ(ｉ,j,2）；Cr=ycbcｒ（i，j，3）;if（Y〈８0）ｇｒａy(i，j)=０;ｅlseif（skin（Ｙ，Cｂ，Cr）＝=１)%根據(jù)色彩模型進(jìn)行圖像二值化grａｙ(ｉ，ｊ）＝255；elseｇray（ｉ,j)=０;endendenｄendｓｅ=ｓｔreｌ('aｒbitrary'，eｙe（５));%二值圖像形態(tài)學(xué)處理gｒａｙ＝iｍｏpｅｎ(ｇｒaｙ，se);fiｇure;imshoｗ(ｇraｙ）［Ｌ,num］=bｗlaｂel（graｙ，８);％采用標(biāo)記方法選出圖中的白色區(qū)域stａt(yī)s=regionpｒops(L,'BoｕndｉｎgＢox＇)；%度量區(qū)域?qū)傩詎=1；%存放經(jīng)過(guò)篩選以后得到的所有矩形塊reｓｕlt＝zerｏｓ（ｎ，４）;fｉgure,iｍshow（I）;hｏlｄｏn；forｉ＝1：num%開(kāi)始篩選特定區(qū)域boｘ=stats(i）.BoundingBoｘ；x=box（1);％矩形坐標(biāo)Xｙ=ｂｏx（2）；％矩形坐標(biāo)Yｗ=ｂox(３）;%矩形寬度wh=ｂｏx(4)；％矩形高度ｈraｔio=h/w；%寬度和高度的比例ｕｘ=uｉｎt１6(x）;ｕy＝uｉｎt8（y);ifux>1uｘ＝uｘ-1；endｉｆuy＞1uy＝ｕy—1；enｄｉfｗ〈20｜｜ｈ＜2０|｜w*h＜400％矩形長(zhǎng)寬的范圍和矩形的面積可自行設(shè)定ｃoｎｔinueｅｌseｉｆrａｔio＜2&&ratio＞0．6&&fiｎdeye(gray，ｕx,ｕｙ，w,h)==１％根據(jù)“三庭五眼”規(guī)則高度和寬度比例應(yīng)該在（0。6,2)內(nèi)；resuｌt(n,：)=[ｕｘｕywｈ］；n=n+１；endeｎdifsize(ｒeｓulｔ，1）=＝1&&ｒｅsuｌt(1，１）〉0％對(duì)可能是人臉的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記ｒectangｌe(’Position’，[result（1,1），resｕｌt（1,2)，ｒｅsｕlt（1，3),resulｔ（１,4）],'EdgeColor'，’r＇);elsｅ%如果滿(mǎn)足條件的矩形區(qū)域大于１，則再根據(jù)其他信息進(jìn)行篩選a＝０；arr1=［]；arr2＝[];foｒm＝1：sizｅ（rｅsult,1)m1=result（m，1）;m2=resｕlt(m,2）；m3＝rｅsult(m，３）；ｍ４=result（ｍ，４);%得到符合和人臉匹配的數(shù)據(jù)ifｍ１＋ｍ3<widｔｈ＆&m2+m４<heｉgｈth＆＆m3〈０.2*ｗｉｄtha=a+1;ａrr１（a）=m3；arr2（a)=m４;%rectangle(＇Positiｏn'，［m１,m2,m3，ｍ4],＇EｄgeＣoｌor＇，’r’）；enｄeｎd%得到人臉長(zhǎng)度和寬度的最小區(qū)域arr３=[];arr3＝sｏｒt（ａrr1,'ascend’);ａrr4=[]；arr４=sort(arr2,’asｃeｎｄ'）;％根據(jù)得到的數(shù)據(jù)標(biāo)定最終的人臉區(qū)域form＝1:sizｅ(result，1）m1=resｕｌt（m，1);ｍ2=result（m，2）；m３=result（m，3)；m4=resｕlt(ｍ，4）；％最終標(biāo)定人臉iｆｍ１＋m3〈wiｄtｈ&&ｍ2+m4＜heiｇｈｔh＆&ｍ3＜0.2*widtｈｍ３=aｒｒ3(１)；m４＝arr４（1）;rｅctangle('Pｏｓｉtion',[m1,m2,m3，ｍ4］，＇EdgeColor＇，＇ｒ’）；eｎdｅndend(4)程序說(shuō)明人臉識(shí)別程序主要包含三個(gè)程序模塊，人臉識(shí)別主程序由三部分構(gòu)成。第一部分：將圖像轉(zhuǎn)化為ＹCbＣr顏色空間，根據(jù)色彩模型進(jìn)行圖像二值化,二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理、開(kāi)運(yùn)算,顯示二值圖像；第二部分：采用標(biāo)記方法選取出圖中的白色區(qū)域，度量區(qū)域?qū)傩?，存放?jīng)過(guò)篩選以后得到的所有矩形塊,篩選特定區(qū)域,存儲(chǔ)人臉的矩形區(qū)域;第三部分:對(duì)于所有人臉的矩形區(qū)域,如果滿(mǎn)足條件的矩形區(qū)域大于1則再根據(jù)其他信息進(jìn)行篩選,標(biāo)記最終的人臉區(qū)域。圖像分割程序中，利用膚色可以較為精確的將人臉和非人臉區(qū)域分割開(kāi)來(lái)，得到較為精確的二值化圖像。人臉的確認(rèn)程序，以存儲(chǔ)的所有矩形區(qū)域作為研究對(duì)象,當(dāng)區(qū)域內(nèi)有眼睛存在時(shí)，才認(rèn)為此區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域3運(yùn)行結(jié)果第一幅圖原始圖像膚色分割的二值化圖像人臉識(shí)別圖像第二幅圖原始圖像膚色分割的二值化圖像人臉識(shí)別圖像第三幅圖原始圖像膚色分割的二值化圖像人臉標(biāo)定嵌入式課程設(shè)計(jì)報(bào)告學(xué)院信息電子技術(shù)專(zhuān)業(yè)通信工程班級(jí)學(xué)號(hào)姓名指導(dǎo)教師20１７年07月0１日基于ARＭ9的人臉識(shí)別系統(tǒng)引言人臉識(shí)別背景和意義人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于2０世紀(jì)6０年代，８0年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在９0年后期,并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主;人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)"集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專(zhuān)家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專(zhuān)業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的最新應(yīng)用,其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等,而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟?lèi)或者其他生物并不通過(guò)此類(lèi)生物特征區(qū)別個(gè)體。人臉識(shí)別具有這方面的特點(diǎn)，它完全利用可見(jiàn)光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被人察覺(jué),從而更有可能被偽裝欺騙。系統(tǒng)設(shè)計(jì)1、硬件電路設(shè)計(jì)（1)ARM9處理器本系統(tǒng)所采用的硬件平臺(tái)是天嵌公司的ＴQ2440開(kāi)發(fā)板，該開(kāi)發(fā)板的微處理器采用基于ARM９20T內(nèi)核的Ｓ3C2440芯片。ＡRM9對(duì)比ＡRM7的優(yōu)勢(shì)：雖然ARM7和ARM９內(nèi)核架構(gòu)相同,但ARM７處理器采用3級(jí)流水線的馮·諾伊曼結(jié)構(gòu),而ＡRM9采用5級(jí)流水線的哈佛結(jié)構(gòu)。增加的流水線設(shè)計(jì)提高了時(shí)鐘頻率和并行處理能力.5級(jí)流水線能夠?qū)⒚恳粋€(gè)指令處理分配到５個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi),在每一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)同時(shí)有5個(gè)指令在執(zhí)行。在常用的芯片生產(chǎn)工藝下,ARM7一般運(yùn)行在1０0MＨz左右，而ARM9則至少在２００MHz以上.指令周期的改進(jìn)對(duì)于處理器性能的提高有很大的幫助.性能提高的幅度依賴(lài)于代碼執(zhí)行時(shí)指令的重疊，這實(shí)際上是程序本身的問(wèn)題。對(duì)于采用最高級(jí)的語(yǔ)言,一般來(lái)說(shuō)，性能的提高在３0%左右。ＡRM7一般沒(méi)有MMU（內(nèi)存管理單元)，（ARM720Ｔ有MMＵ)。（2）液晶顯示屏為顯示攝像頭當(dāng)前采集圖像的預(yù)覽,系統(tǒng)采用三星的３２０x240像素的液晶屏,大小為206．６8ｃｍ.該液晶顯示屏的每個(gè)像素深度為２ｂit，采用RＧB５６5色彩空間.（3)攝像頭攝像頭采用市場(chǎng)上常見(jiàn)的網(wǎng)眼2000攝像頭，內(nèi)部是含CMOS傳感器的ＯV５11+芯片.CMOＳ傳感器采用感光元件作為影像捕獲的基本手段,核心是１個(gè)感光二極管，該二極管在接受光線照射之后能夠產(chǎn)生輸出電流，而電流的強(qiáng)度則與光照的強(qiáng)度對(duì)應(yīng)。相對(duì)CCD圖像傳感器，CMOS傳感器具有成本低廉的優(yōu)點(diǎn).該攝像頭通過(guò)ＵＳＢ接口與ARM9處理器通信。該攝像頭輸出格式y(tǒng)uｖ，在輸出至屏幕之前,需將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化為ＲGB5６5格式。（4）存儲(chǔ)器系統(tǒng)采用6４MB的ＳDRAM，由兩片K4S５６1６３2芯片組成,工作在32位模式。另有64MB的NANDＦlaｓh，采用K9F12０８芯片。該芯片在系統(tǒng)中空間分配情況.系統(tǒng)電路原理框圖（如圖２－1）:TQ2440開(kāi)發(fā)板TQ2440開(kāi)發(fā)板（ARM920T內(nèi)核的S3C2440芯片）攝像頭液晶顯示屏LED指示燈控制鍵盤(pán)存儲(chǔ)器圖2-１系統(tǒng)電路原理框圖2、程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)主要有底層的操作系統(tǒng),驅(qū)動(dòng)程序以及應(yīng)用程序組成。操作系統(tǒng)采用Linux2.6。30。4內(nèi)核（如圖2—3Linuｘ操作系統(tǒng))（1）嵌入式Liｎux系統(tǒng)平臺(tái)Bootｌｏadｅｒ在嵌入式操作系統(tǒng)中,BｏotLoaｄer是在操作系統(tǒng)內(nèi)核運(yùn)行之前運(yùn)行?？梢猿跏蓟布O(shè)備、建立內(nèi)存空間映射圖，從而將系統(tǒng)的軟硬件環(huán)境帶到一個(gè)合適狀態(tài)，以便為最終調(diào)用操作系統(tǒng)內(nèi)核準(zhǔn)備好正確的環(huán)境.在嵌入式系統(tǒng)中,通常并沒(méi)有像ＢIOS那樣的固件程序(注,有的嵌入式CPU也會(huì)內(nèi)嵌一段短小的啟動(dòng)程序)，因此整個(gè)系統(tǒng)的加載啟動(dòng)任務(wù)就完全由ＢoｏｔLoａdｅｒ來(lái)完成.在一個(gè)基于ARM7TＤＭＩcoｒｅ的嵌入式系統(tǒng)中,系統(tǒng)在上電或復(fù)位時(shí)通常都從地址0x0000０000處開(kāi)始執(zhí)行,而在這個(gè)地址處安排的通常就是系統(tǒng)的BｏotLoader程序。Bootloaｄｅr啟動(dòng)的兩個(gè)階段:第一階段主要包含依賴(lài)于CPU的體系結(jié)構(gòu)硬件初始化的代碼，通常都用匯編語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)。這個(gè)階段的任務(wù)有：基本的硬件設(shè)備初始化（屏蔽所有的中斷、關(guān)閉處理器內(nèi)部指令/數(shù)據(jù)Cacｈe等）.為第二階段準(zhǔn)備RＡM空間.嵌入式Linｕｘ內(nèi)核的配置在配置內(nèi)核前的須做必要的設(shè)置，主要在內(nèi)核原碼中設(shè)置文件Maｋeｆilｅ，用下列指令打開(kāi)Ｍakefile文件:＄ｖiMakefｉｌe在Maｋefｉｌｅ中主要設(shè)置兩個(gè)地方：AＲCＨＣROSSCOMPILＥ.ARCH：=ａｒｍ;表示目標(biāo)板為ａｒm。CＲOSSCOMPIＬE=交叉編譯工具的地址；設(shè)置交叉編譯工具的地址，例如ＣRoＳＳCOMPIＬＥ＝lｕsr／1０cａｌ/arm／2．95．3、ｂirdarm．1ｉｎux.還要在腳本文件mkimａge中把路徑改為9200/ｂootlｄｒ／u－boot－1.0.O/tools。(具體的路徑和你的u-boot放的位置有關(guān))然后按如下命令順序進(jìn)行內(nèi)核編譯即可：內(nèi)核配置：Smａkemeｎuconfｉｇ或makcｘeon！ｉg內(nèi)核編譯：Smａketieaｎ＄ｍakｅｄep＄mａke＄。/mkimaｇｅ；運(yùn)行mkｉmaｇe腳本文件。在Linux下，用makemｅｎucｏnfｉｇ或maｋｅｘeontig進(jìn)入配置界面。在內(nèi)核配置中,一般有四種選擇:Ｙ（選擇）、N（不選）、Ｍ(模塊）和數(shù)字,用戶(hù)可以根據(jù)剪裁需要進(jìn)行設(shè)置,最后配置完畢,選擇是否對(duì)配置結(jié)果進(jìn)行保存?保存為．ｅonｆｉg文件。圖2-3Ｌiｎuｘ操作系統(tǒng)(2)UＳB攝像頭驅(qū)動(dòng)移植在ＵＳB主機(jī)控制器的配置中，首先輸入“makemｅnuｃonfig”,按照如下配置單進(jìn)行配置和保存。(3)人臉識(shí)別過(guò)程人臉識(shí)別的圖像處理方法有圖像的灰度化,直方圖均衡化和中值濾波。通過(guò)圖像預(yù)處理增加了檢測(cè)識(shí)別率并提高了整個(gè)過(guò)程的速度。人臉檢測(cè)用的是基于Adaｂoｏｓｔ方法.人臉識(shí)別程序框圖（如圖２—4）:檢測(cè)到的人臉圖像檢測(cè)到的人臉圖像提取人臉特征對(duì)比人臉數(shù)據(jù)可信度是否大于閥值是顯示人臉對(duì)應(yīng)身份否是否繼續(xù)人臉圖像采集繼續(xù)人臉采集圖2—４人臉識(shí)別程序框圖本系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序主要用來(lái)驅(qū)動(dòng)攝像頭、按鍵和指示燈。這3個(gè)驅(qū)動(dòng)程序在操作系統(tǒng)啟動(dòng)后,采用Lｉnｕx特有的動(dòng)態(tài)加載模塊方式加載至系統(tǒng)內(nèi)核。攝像頭驅(qū)動(dòng)程序可在Linｕx內(nèi)核自帶的OV511驅(qū)動(dòng)程序基礎(chǔ)上修改，使其兼容OＶ5１1+芯片。指示燈驅(qū)動(dòng)程序主要用來(lái)提示當(dāng)前程序工作狀態(tài)。由于程序運(yùn)行于Linux操作系統(tǒng)之上，應(yīng)用程序無(wú)法直接控制硬件I/Ｏ口，需要先經(jīng)過(guò)驅(qū)動(dòng)程序?qū)ξ锢淼刂愤M(jìn)行地址映射，才可通過(guò)映射的虛擬地址進(jìn)行Ｉ/O操作。按鍵驅(qū)動(dòng)程序采集用戶(hù)輸入,并通過(guò)硬件中斷傳至Lｉｎｕx內(nèi)核空間,再由驅(qū)動(dòng)程序通過(guò)Linｕｘ進(jìn)程間通信方式之一的信號(hào)通信，傳至運(yùn)行在Linux用戶(hù)空間的應(yīng)用程序.圖２-5系統(tǒng)總框圖Linux系統(tǒng)啟動(dòng)Linux系統(tǒng)啟動(dòng)應(yīng)用軟件開(kāi)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)初始化攝像頭啟動(dòng)圖像采集圖像預(yù)處理人臉識(shí)別圖２－５系統(tǒng)總框圖三、結(jié)論嵌入式技術(shù)今年來(lái)發(fā)展迅猛,目前已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用。本文結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行了研究和開(kāi)發(fā)，對(duì)人臉識(shí)別的各個(gè)環(huán)節(jié)所用到的訴法進(jìn)行了研究和探究,設(shè)計(jì)并完成了嵌入式平臺(tái)的搭建和應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā),對(duì)系統(tǒng)的檢測(cè)率,識(shí)別率、運(yùn)行率等性能進(jìn)行了測(cè)試，保證了系統(tǒng)不經(jīng)能夠體現(xiàn)ＡRM系統(tǒng)的便攜性和醫(yī)用性，還能有叫好的識(shí)別效果。本設(shè)計(jì)深入研究了Adabooｓt對(duì)人臉識(shí)別上的算法，對(duì)人臉的檢測(cè)的原理。并且完成了嵌入式的系統(tǒng)搭建.還完成了應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā).人臉識(shí)別技術(shù)的前景:生物識(shí)別技術(shù)已廣泛用于政府、軍隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。例如，一位儲(chǔ)戶(hù)走進(jìn)了銀行,他既沒(méi)帶銀行卡,也沒(méi)有回憶密碼就徑直提款，當(dāng)他在提款機(jī)上提款時(shí),一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)該用戶(hù)的眼睛掃描，然后迅速而準(zhǔn)確地完成了用戶(hù)身份鑒定，辦理完業(yè)務(wù)。這是美國(guó)德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個(gè)營(yíng)業(yè)部中發(fā)生的一個(gè)真實(shí)的鏡頭.而該營(yíng)業(yè)部所使用的正是現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)中的“虹膜識(shí)別系統(tǒng)”。此外,美國(guó)“9。１1”事件后，反恐怖活動(dòng)已成為各國(guó)政府的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的安全防務(wù)十分重要。美國(guó)維薩格公司的臉像識(shí)別技術(shù)在美國(guó)的兩家機(jī)場(chǎng)大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔,判斷他是不是通緝犯.四、參考文獻(xiàn)[1］《人臉識(shí)別—-原理、方法與技術(shù)》作者：王映輝編著出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間:2010年2月[2］《ARＭ９嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)-－基于S３C２4１0與Lｉnｕx（第3版)》作者:徐英慧等編著出版社:北京航空航天大學(xué)出版社出版時(shí)間：２0１5年５月[3]《AＲM9嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)應(yīng)用》作者：熊茂華，楊震倫編著出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間:2008年1月［4]《基于全局與局部信息的人臉識(shí)別》作者：孔俊,易玉根,王建中出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：201６年5月[５］《精通Lｉnｕx設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序開(kāi)發(fā)》作者:［印]斯里克里斯?jié)h·溫卡特斯瓦蘭(Srｅe(cuò)krishnａｎＶeｎkateｓwa出版社：人民郵電出版社出版時(shí)間：20１６年4月人臉識(shí)別幼兒園一體化解決方案1.1背景隨著時(shí)代的逐步信息化，教育也急需多元化。隨著辦園體制改革、管理改革、教育改革的不斷深入，要適應(yīng)新時(shí)期的幼兒培養(yǎng)需要，幼兒園必須推倒“圍墻”、打開(kāi)“園門(mén)”，進(jìn)行開(kāi)放式辦園，使家庭、社會(huì)參與到幼兒園的教育活動(dòng)中來(lái)，在互動(dòng)中實(shí)現(xiàn)校園教育與家庭教育的同步發(fā)展。同時(shí)，由于社會(huì)情況日益復(fù)雜，現(xiàn)在幼兒園存在諸多的安全管理隱患：沒(méi)有健全的門(mén)衛(wèi)制度，容易讓不明身份人員進(jìn)入幼兒，造成安全隱患;沒(méi)有健全的接送制度，存在幼兒被漏接、錯(cuò)接，乃至冒領(lǐng)拐帶、綁架等安全隱患；沒(méi)有規(guī)范的接送管理，存在因接送混亂造成幼兒被踩傷、跌傷等安全隱患；沒(méi)有校車(chē)接送制度，存在幼兒被遺忘在校車(chē)內(nèi)的安全隱患。1.2幼安寶系統(tǒng)簡(jiǎn)介幼安寶是在調(diào)研了上百間幼兒園的基礎(chǔ)上，融合先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，人臉識(shí)別技術(shù)，從而建立一種安全快捷的幼兒接送方式，搭建一個(gè)家長(zhǎng)、老師、幼兒園良好溝通的環(huán)境，創(chuàng)造一個(gè)記錄寶寶成長(zhǎng)點(diǎn)滴的優(yōu)秀平臺(tái)，是目前市面上功能最齊全、最完善的幼兒園形象展示、安全管理、家園互動(dòng)的解決方案。幼安寶采用了FiRS人臉識(shí)別設(shè)備作為信息采集終端，更加體現(xiàn)了整個(gè)系統(tǒng)的安全性和可靠性。人臉識(shí)別技術(shù)作為一種新興的身份認(rèn)證技術(shù)，由于其不可言喻的優(yōu)勢(shì)，在各個(gè)行業(yè)上都得到廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別終端的特性：唯一性:每個(gè)人都有一張臉，且無(wú)法被復(fù)制，仿冒，因此安全性更高。自然性好:人臉識(shí)別技術(shù)同人類(lèi)（甚至其它生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同，其他生物特征如指紋、虹膜不具備這個(gè)特征。簡(jiǎn)單方便:無(wú)需攜帶卡,識(shí)別速度快，操作簡(jiǎn)單便捷非接觸性:無(wú)需接觸設(shè)備，不用擔(dān)心病毒的接觸性傳染,既衛(wèi)生，又安全準(zhǔn)確性高:不需要任何識(shí)別專(zhuān)家進(jìn)行結(jié)果對(duì)比，面部不受表情、胡須、髪型變化和戴眼鏡、帽子的影響。具有遠(yuǎn)程管理功能:遠(yuǎn)程控制中心只需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與管理中心的計(jì)算機(jī)連接就可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)查詢(xún)使用人員的進(jìn)出情況。操作簡(jiǎn)單:識(shí)別的操作過(guò)程方便、直觀。人臉識(shí)別技術(shù)的原理：1.3幼安寶系統(tǒng)設(shè)計(jì)幼安寶系統(tǒng)整合了人臉識(shí)別信息采集的系統(tǒng)硬件、信息管理/發(fā)送/交流/展示/存儲(chǔ)的三大平臺(tái)、信息接收互動(dòng)的接收終端，這三個(gè)部分。從而實(shí)現(xiàn)幼兒園需求的一體化解決，整體架構(gòu)如下：2.1幼安寶功能模塊1：提高幼兒園品牌形象為幼兒園提供基于微信的專(zhuān)屬平臺(tái)，創(chuàng)新家園互動(dòng)的新模式，展現(xiàn)幼兒園的服務(wù)和家長(zhǎng)的參與互動(dòng)，提供全面的安全接送管理系統(tǒng)，嚴(yán)格接送進(jìn)出管理，提升家長(zhǎng)對(duì)幼兒園高端品牌認(rèn)知和認(rèn)可；2：園長(zhǎng)管理創(chuàng)建學(xué)校、年級(jí)、班級(jí)，將幼兒園隨時(shí)隨地帶在身邊；發(fā)通知、布置工作，安排事務(wù)，分享教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，指尖上的管理；瀏覽全園動(dòng)態(tài)，了解老師和孩子們的考勤、請(qǐng)假記錄，實(shí)時(shí)掌握全園情況；3：幼兒園專(zhuān)屬微平臺(tái)發(fā)布通知、布置作業(yè)、及時(shí)反饋孩子表現(xiàn)；家長(zhǎng)能通過(guò)微平臺(tái)給寶寶請(qǐng)假或告知老師需要對(duì)孩子特別注意的地方（吃藥、情緒不穩(wěn)定等），讓老師可以針對(duì)性的跟進(jìn)處理；能讓家長(zhǎng)通過(guò)視頻、照片隨時(shí)了解孩子的活動(dòng)情況，查詢(xún)孩子的學(xué)習(xí)進(jìn)展，了解班級(jí)的課程安排，知曉孩子的就餐狀況，與老師交流互動(dòng)，最大程度的了解孩子在幼兒園的一切，給家長(zhǎng)帶來(lái)了更多的安心以及對(duì)幼兒園的認(rèn)可。4：安全接送管理家長(zhǎng)用本人的人臉通過(guò)人臉信息終端驗(yàn)證后進(jìn)出幼兒園；家長(zhǎng)接送孩子進(jìn)行刷卡人臉識(shí)別，并在大屏幕顯示識(shí)別結(jié)果；家長(zhǎng)人臉識(shí)別成功后的相片和記錄通過(guò)微信即時(shí)發(fā)送給家長(zhǎng)手機(jī)，讓沒(méi)到現(xiàn)場(chǎng)接送的家長(zhǎng)實(shí)時(shí)掌握情況；刷卡人臉識(shí)別的信息同時(shí)進(jìn)行分班同步播報(bào)，老師可以提前做好接送準(zhǔn)備，讓孩子的接送安全有序；5：兒童成長(zhǎng)記錄用文字、圖片、視頻和聲音，記錄孩子們?cè)趯W(xué)校上課、吃飯、游戲、作品等內(nèi)容，并即時(shí)發(fā)送給家長(zhǎng)，讓家長(zhǎng)一同分享孩子成長(zhǎng)的每一個(gè)精彩瞬間。家長(zhǎng)可根據(jù)老師發(fā)的照片和視頻，可以還原孩子在幼兒園的場(chǎng)景，“因景施教”，適當(dāng)?shù)靥嵝巡⑦€原場(chǎng)景，可以進(jìn)一步加深印象，產(chǎn)生更佳學(xué)習(xí)效果6：共育在線提供眾多的故事、兒歌、國(guó)學(xué)教育等網(wǎng)絡(luò)資源，給孩子們更多的課外讀物；家長(zhǎng)間交流孩子健康、營(yíng)養(yǎng)等育兒知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。

通過(guò)社會(huì)化學(xué)習(xí)，讓家長(zhǎng)更懂孩子和育兒的知識(shí)。2.1.1安全接送功能詳解產(chǎn)品組成：1、安裝在學(xué)校門(mén)口的若干人臉識(shí)別終端或道閘：在幼兒園門(mén)口安裝一進(jìn)一出兩個(gè)道閘，家長(zhǎng)要通過(guò)人臉識(shí)別驗(yàn)證后才能進(jìn)出幼兒園；2、安放在保安室或外墻的大屏幕顯示器3、安放在保安室的服務(wù)器4、每個(gè)班安裝無(wú)線的接收播報(bào)一體機(jī)接送流程：1、家長(zhǎng)送孩子上學(xué)：家長(zhǎng)在幼兒園門(mén)口送孩子進(jìn)園時(shí)，在門(mén)口的人臉識(shí)別終端進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證并自動(dòng)拍照記錄，同時(shí)孩子所在班里面的播報(bào)器會(huì)自動(dòng)播報(bào)其名字，告知老師孩子到校信息。系統(tǒng)同時(shí)也會(huì)將孩子到校孩子走到班里面的時(shí)候，班里面的老師可通過(guò)微信告知家長(zhǎng)孩子到班信息。2、家長(zhǎng)接小孩放學(xué)：家長(zhǎng)在幼兒園門(mén)口的人臉識(shí)別終端（可根據(jù)人數(shù)的情況確定終端數(shù)量，確保不會(huì)出現(xiàn)擁擠）進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證并自動(dòng)拍照，人臉識(shí)別終端會(huì)播出孩子的名字；同時(shí)，家長(zhǎng)刷卡拍照的照片會(huì)傳輸?shù)奖０彩业拇笃聊簧线M(jìn)行照片比對(duì)；與此同時(shí)，孩子所在班里面的播報(bào)器會(huì)自動(dòng)播報(bào)其名字，告知老師家長(zhǎng)到校信息，把孩子領(lǐng)到指定地點(diǎn)交給家長(zhǎng)。而且家長(zhǎng)接到小孩后，其指定手機(jī)也會(huì)收到孩子被接走的微信以及圖片通知。3、接送小孩流程圖：2.1.2幼安寶微信公眾平臺(tái)幼安寶微信公眾平臺(tái)為幼兒園量身打造的家校互動(dòng)交流平臺(tái)，該平臺(tái)不僅可實(shí)現(xiàn)家長(zhǎng)與老師之間的互動(dòng)交流，還與校園安全管理平臺(tái)相連接，實(shí)現(xiàn)幼兒接送信息共享和短信發(fā)送。其主要特點(diǎn)如下：專(zhuān)門(mén)為幼兒園打造的個(gè)性化微信公共平臺(tái)；滿(mǎn)足幼兒園需求：寶寶成長(zhǎng)日志、信息服務(wù)、接送簽到、園務(wù)管理等；符合用戶(hù)的一般使用習(xí)慣；無(wú)需安裝APP，通過(guò)微信直接加入關(guān)注幼安寶；更加強(qiáng)大的服務(wù)號(hào)平臺(tái)服務(wù)支撐，更優(yōu)于微信訂閱號(hào)，更強(qiáng)大的信息服務(wù)功能和平臺(tái)功能擴(kuò)展；園方無(wú)需投資，免費(fèi)向園方提供使用；微信平臺(tái)功能包括個(gè)性化的我的寶寶、家園互動(dòng)、育兒社區(qū)三個(gè)功能模塊。2.1.2.1我的寶寶我的寶寶包含接送記錄、簽到、接送卡激活、請(qǐng)假、寶寶日志、親屬管理、幼兒園公告通知、每周食譜等擴(kuò)展功能：1、接送記錄功能接送記錄功能直接與幼兒衛(wèi)士系統(tǒng)數(shù)據(jù)連接，通過(guò)微信推送，把孩子進(jìn)出幼兒園信息實(shí)時(shí)通知家長(zhǎng)，家長(zhǎng)隨時(shí)隨地都可看到孩子進(jìn)出校園。接送卡驗(yàn)證，實(shí)時(shí)拍照記錄確認(rèn)接送記錄。微信家園互動(dòng)雙方微信輔助簽到。微信及時(shí)的接送消息推送，讓家長(zhǎng)們馬上掌握寶寶的安全。為園方提供考勤統(tǒng)計(jì)管理及請(qǐng)假功能，及時(shí)了解寶寶到園、離園情況。2、接送卡激活功能：由家長(zhǎng)自主綁定手機(jī)卡3、請(qǐng)假功能請(qǐng)假功能為幼兒需要請(qǐng)假時(shí)，直接在微信平臺(tái)申請(qǐng)，數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)接變簣@，園長(zhǎng)、班主任只要登錄微信平臺(tái)就可清晰知道哪些小朋友請(qǐng)假，方便實(shí)時(shí)，解決了雨雪天氣多個(gè)小朋友請(qǐng)假時(shí)班主任電話難打通的問(wèn)題，省時(shí)又省錢(qián)。幼兒園也有請(qǐng)假的記錄，方便幼兒園做管理。4、寶寶日志功能支持圖、文、語(yǔ)音、視頻，更加豐富表現(xiàn)孩子成長(zhǎng)的一舉一動(dòng)，實(shí)現(xiàn)家長(zhǎng)與幼園的互動(dòng)。記錄并且珍藏孩子成長(zhǎng)中的每一個(gè)美好的瞬間。分享美好瞬間，留下永恒記憶。班級(jí)日志、寶寶日志可以讓老師、家長(zhǎng)隨時(shí)隨地地通過(guò)手機(jī)進(jìn)行拍照、錄像、錄音記錄寶寶成長(zhǎng)過(guò)程中的美好瞬間。孩子一點(diǎn)一滴的成長(zhǎng)都有幼安寶的陪伴。5、親屬管理功能親屬管理功能可以增加多個(gè)親屬，爸爸媽媽爺爺奶奶外公外婆都可以通過(guò)微信平臺(tái)分享寶寶信息，讓寶寶在被愛(ài)中成長(zhǎng)。6、通知公告功能家長(zhǎng)通過(guò)微信平臺(tái)的通知公告功能及時(shí)了解幼兒園發(fā)放的各種通知，摒棄圍觀小黑板，再也不會(huì)沒(méi)注意小黑板的內(nèi)容而錯(cuò)失小寶寶的活動(dòng)了。7、每周食譜功能家長(zhǎng)通過(guò)每周食譜功能可詳細(xì)了解小寶寶在幼兒園吃了什么，寶寶吃得好才放心。此功能還可以查看歷史食譜。8、咨詢(xún)老師功能通過(guò)咨詢(xún)老師功能可以直接與老師在線咨詢(xún)或電話聯(lián)系。2.1.2.2家園互動(dòng)功能家園互動(dòng)包括幼兒園風(fēng)采、、班級(jí)動(dòng)態(tài)、家庭作業(yè)、聯(lián)系老師等擴(kuò)展功能。班級(jí)動(dòng)態(tài)功能可以讓老師每天發(fā)送若干條視頻和照片共享給家長(zhǎng)，讓家長(zhǎng)可以通過(guò)微信看到孩子在幼兒園的上課、游戲、吃飯、睡覺(jué)等各種情況，這些都是家長(zhǎng)想看到的一面。同時(shí)也可以布置親子任務(wù)給家長(zhǎng)。2.1.2.3育兒社區(qū)功能育兒社區(qū)功能包括育兒寶典、有聲讀物、物物互換、家長(zhǎng)論壇、投訴建議等擴(kuò)展功能。2.1.3幼安寶微信平臺(tái)與開(kāi)發(fā)類(lèi)APP的對(duì)比微信作為時(shí)下最熱門(mén)的社交信息平臺(tái)，也是移動(dòng)端的一大入口，截止2013年10月24日，微信用戶(hù)數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了6億。可以說(shuō)只要是智能手機(jī)就安裝了微信，家長(zhǎng)、老師基本無(wú)需再次進(jìn)行安裝即可使用該平臺(tái)；加上微信良好的口碑和穩(wěn)定的架構(gòu)，使得家長(zhǎng)、老師在使用該應(yīng)用時(shí)擁有良好的體驗(yàn)感。下面詳細(xì)對(duì)比了幼安寶微信平臺(tái)與一般的開(kāi)發(fā)類(lèi)APP（20萬(wàn)左右開(kāi)發(fā)費(fèi)）的優(yōu)勢(shì)：服務(wù)開(kāi)發(fā)類(lèi)APP幼安寶微信平臺(tái)產(chǎn)品穩(wěn)定性中、低高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間長(zhǎng)短用戶(hù)群基礎(chǔ)無(wú)好用戶(hù)體驗(yàn)中、低好服務(wù)器需要搭建服務(wù)器并維護(hù)使用騰訊運(yùn)營(yíng)商級(jí)服務(wù)器功能齊全齊全應(yīng)用推廣難度高低后期維護(hù)升級(jí)難易2.1.4幼安寶微信平臺(tái)與訂閱號(hào)的對(duì)比微信訂閱號(hào)的興起使得許多企業(yè)、學(xué)校、幼兒園都紛紛建立的自己的訂閱號(hào)，并且通過(guò)訂閱號(hào)在一定程度上的去展示校園風(fēng)采和與家長(zhǎng)溝通，但對(duì)比幼安保微信平臺(tái)，在所提供服務(wù)的廣度和深度都有著巨大的差別，具體如下：服務(wù)一般公眾帳號(hào)幼安寶公眾帳號(hào)信息群發(fā)訂閱號(hào)每天一次，服務(wù)號(hào)每月一次沒(méi)有限制，想發(fā)就發(fā)所有公眾帳號(hào)關(guān)注者可以自由選擇接送信息不能推送刷卡接送信息給家長(zhǎng)及其親屬可以，而且家長(zhǎng)可以任意添加親屬推送不能推送刷卡時(shí)小孩的圖像信息給家長(zhǎng)及其親屬推送刷卡時(shí)采集的圖像至關(guān)注的帳號(hào)不能快速及時(shí)，圖文并茂微信接送不能，接送家長(zhǎng)忘了帶卡時(shí)不能通過(guò)微信接送簽到可以,并且可以通過(guò)聲音播放接送信息提醒老師班級(jí)日志不能可以，老師和家長(zhǎng)都可以通過(guò)圖片，語(yǔ)音，視頻和文字等綜合信息記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)生活情況請(qǐng)假幾乎不能，只能往公眾帳號(hào)留信息，查找回復(fù)很麻煩，容易錯(cuò)漏家長(zhǎng)可以通過(guò)微信文字或語(yǔ)音信息請(qǐng)假，老師回復(fù)方便容易通知每天最多只能發(fā)一條，很難只選擇幾個(gè)對(duì)象可以，不受限制，而且可以方便選擇通知對(duì)象作業(yè)布置幾乎不能，只能信息群發(fā)，不能分班發(fā)，而且每天最多一次，發(fā)了這個(gè)班就不能發(fā)另外一個(gè)班可以，不受限制，而且可以提供文字，語(yǔ)音和視頻等綜合作業(yè)信息家長(zhǎng)老師互動(dòng)幾乎不能，只能往公眾帳號(hào)留信息，查找回復(fù)很麻煩，容易錯(cuò)漏可以，老師和家長(zhǎng)的互動(dòng)非常方便容易，豐富多彩公眾帳號(hào)維護(hù)需要學(xué)校自己維護(hù)不需要，學(xué)校只需要管理操作日常信息的發(fā)布公眾帳號(hào)信息發(fā)布只能在微信的公眾帳號(hào)管理后臺(tái)操作可以通過(guò)PC在我們平臺(tái)的管理后臺(tái)或微信的公眾帳號(hào)管理后臺(tái)或通過(guò)手機(jī)微信端的公眾帳號(hào)上直接操作實(shí)現(xiàn)公眾帳號(hào)開(kāi)發(fā)如果公眾帳號(hào)想提供較好的服務(wù)功能，必須進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)，并且很多象我們平臺(tái)提供的功能不一定能實(shí)現(xiàn)，還不夠?qū)I(yè)不需要開(kāi)發(fā)就可以擁有一個(gè)功能強(qiáng)大專(zhuān)業(yè)高效穩(wěn)定的公眾帳號(hào)。其它信息瀏覽可以，但簡(jiǎn)單，不夠美觀可以，豐富多彩，美觀3.成功案例“幼安寶”系統(tǒng)在湛江地區(qū)成功落地。在短短兩個(gè)月的時(shí)間里，湛江地區(qū)已經(jīng)成功運(yùn)營(yíng)收費(fèi)超過(guò)50間幼兒園，而且更多的幼兒園已經(jīng)簽約并排隊(duì)等待安裝。湛江地區(qū)的成功模式正在逐漸復(fù)制到全省乃至全國(guó)各地。借此契機(jī)，希望將好的產(chǎn)品和模式應(yīng)用到佛山最好的幼兒園當(dāng)中，打造全市幼兒園標(biāo)桿。佳木斯大學(xué)畢業(yè)論文基于Matlab的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真學(xué)院信息電子技術(shù)專(zhuān)業(yè)電子信息工程班級(jí)11級(jí)１班學(xué)籍號(hào)１１１00540116姓名楊雷指導(dǎo)教師周經(jīng)國(guó)佳木斯大學(xué)20１5年6月1０日摘要人臉識(shí)別即指利用分析比對(duì)人臉視覺(jué)特征信息從而達(dá)到身份鑒別效果的計(jì)算機(jī)技術(shù)。人臉識(shí)別是一項(xiàng)當(dāng)下十分熱門(mén)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的研究領(lǐng)域，該項(xiàng)技術(shù)可以人臉明暗偵測(cè)，并且自動(dòng)調(diào)整動(dòng)態(tài)曝光補(bǔ)償，同時(shí)對(duì)人臉追蹤偵測(cè),并自動(dòng)調(diào)整影像放大；這項(xiàng)技術(shù)屬于生物特征識(shí)別技術(shù)的一種,是利用生物體(一般指人）本身的生物特征從而達(dá)到區(qū)分生物體個(gè)體的目的。人臉識(shí)別技術(shù)目前主要用做身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控的飛速普及,使這項(xiàng)應(yīng)用迫切的需要一種能實(shí)現(xiàn)在用戶(hù)非配合狀態(tài)下、遠(yuǎn)距離的進(jìn)行快速身份識(shí)別的技術(shù)，以求能在遠(yuǎn)距離之下快速識(shí)別人員身份，從而實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警的功能。最佳的選擇無(wú)疑是人臉識(shí)別技術(shù)。采用快速人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)可以從視頻監(jiān)控圖象中實(shí)時(shí)捕獲到人臉信息，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的已存信息進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì),從而達(dá)到快速身份識(shí)別的效果。報(bào)告利用MAＴＬAＢ軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉信息檢測(cè)與識(shí)別,利用YCbＣr空間以及灰度圖像來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉的邊緣分割,將真彩圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并根據(jù)膚色在ＹCｂCｒ色度空間上的分布范圍，來(lái)設(shè)定門(mén)限閥值,從而實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域與非人臉區(qū)域的分割,通過(guò)圖像處理等一系列的操作來(lái)剔除干擾因素，再通過(guò)長(zhǎng)寬比和目標(biāo)面積等方法在圖像中定位出人臉區(qū)域,經(jīng)試驗(yàn),該方法能夠排除面部表情、衣著背景、發(fā)型等干擾因素,從而定位出人臉區(qū)域。關(guān)鍵詞：Matlab軟件；灰度圖像;邊緣分割；人臉區(qū)域AbstrａctFacerecogniｔｉｏnesｐeｃiallｙｕｓecomparａt(yī)iｖeaｎalｙｓiｓfacevisｕaｌfeaｔuｒeiｎfoｒmationforidｅｎｔifｉcationofcompuｔertechｎology．Faceｒｅcoｇnitｉonｉsaｈoｔresearｃｈfiｅldcｏmpｕtertechnｏlogy，facedｅtｅctｉon,lｉghtａｎｄｓhａdｅcanbeaｕtomａt(yī)icalｌyadjusteddｙnaｍｉcallｙexpｏsurecｏmpｅnsａt(yī)ioｎ，humａnｆaｃetrａcｋingｄetecｔiｏn,aｕｔｏmaｔicａdjusｔmentofiｍａgeｍagniｆiｃation；Ｉtbeｌongstotheｂｉometriciｄentifiｃationteｃhnolｏgｙ,itｉsoｆｏrｇaniｓms（geneｒallyｒeferstｏａperｓon)indｉvｉdualbiｏlｏgｉcalcｈaraｃteriｓticｓtodistinguishｂetweentheorgaｎｉsmitｓelｆ.Ｆａceｒecognitiｏnｉsmainlｙuｓｅdfｏｒidenｔificatioｎ。Ｂecaｕseofｔhevｉdｅｏmonitorｉnｇisfastpoｐｕlaｒizaｔiｏn，manyｏｆthevidｅomonｉｔoringapplicationisanurgeｎtｎeedｔoalongｄｉｓtaｎce,tｈeusernotcooｐerateconditionoｆｒapidｉdentifｉcaｔｉontechnoloｇy,inorｄer.Faceｒeｃognitiｏnｔeｃhnｏlogyｉｓundoubtedlytheｂeｓtcｈoｉｃe，thefaｓtｆacedetectｉontecｈnｏlogｙtomonitorinreal—timevｉdeoiｍageｓeaｒｃhfｒoｍface，ａｎdwithrｅaｌ-timetｈanfａcedａt(yī)ａbａse，soａsｔorealiｚerapｉdideｎtificaｔion。ReporｔusinｇMＡTＬABsｏfｔwaretｏreａliｚefaｃeinｆormaｔiondetｅctionandrecognition，ｕｓingＹCbCrsｐａceandgrayimａgetoreaｌｉｚethｅfaceｅｄgｅsegmeｎtaｔion，tｈetｒueｃｏlorｉmaｇeｉsconvertedｔoagｒayscaleｉmａｇe,anｄaccｏrdｉngtothecolorofskｉninYCｂCｒchromaspａceｄisｔrｉｂutiｏn,tosｅtthｅthｒeshoｌdｔhreshold,soastorealizｅｔhesegmeｎｔatｉonoffaceｒｅgｉonwithｔhefａceｒｅｇion，ｔhrouｇｈａｓeｒiesofopｅrａt(yī)ｉonssuchａsiｍageprｏｃｅssiｎgｔoeｌｉminatｅiｎteｒferenｃｅfactors,aｎｄtｈrｏughsuchmeansasａsｐeｃtrａt(yī)ｉoandthｅｔargetａｒeａlocateｔhefaceｒegｉonintｈｅｉmage，theｅxperiｍｅnｔ，ｔhismethodcaｎelｉｍinaｔｅfacｉalｅxpressionｓ,cｌｏthes,ｈairbａckgrｏundiｎterｆeｒｅncefacｔors,sｏastolｏｃatethｅｆaceregion。Keyｗｏrds：Ｍaｔlab；Gｒayimage;edgesegmｅntatｉｏn;faceｒeｇｉｏn目錄TOＣ\ｏ”1-３"\h\z\uHYPERLIＮK\l"_Toｃ4220461７3”摘要PAGＥREF＿Toc4２2046173\h1HＹPEＲLINK\l”＿Ｔoc422046１74”Abstrａcｔ４6174\h2HYＰEＲLINK\l＂_Toc422046175"目錄PAＧEＲEF＿Ｔoc4２2046175＼ｈ3第１章緒論P(yáng)AＧEREＦ_Toc42２0461７６\h4ＨYPEＲＬINK\l”_Tｏｃ4220４6177”1.1課題的研究背景、目的及意義ＰAGEREF_Toｃ42204617７\h４1。1。1課題的研究背景PＡＧEREＦ＿Ｔoｃ4220４６178\h41。1。2研究目的及意義ＰＡGＥREF＿Tｏｃ42２04617９\h51。2本課題的主要內(nèi)容PAGEREF_Ｔｏｃ422046１80\ｈ5第2章圖像處理的Ｍaｔｌaｂ實(shí)現(xiàn)ＰAGＥRＥF_Tｏｃ４2２０46181\h6HYＰERＬINK\l＂_Toc42204６182”2．1識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成２046１82＼ｈ6ＨYPERＬIＮK\l"_Toc4２2０４６183＂2.2人臉圖像的讀取與顯示PAＧEＲEＦ_Tｏc422046183＼h7HYPＥRLINK\l"＿Toc４２2０46184＂2.3圖像類(lèi)型的轉(zhuǎn)換PAＧERＥＦ＿Toc4２2０４６１84\h72.４圖像增強(qiáng)PAGＥＲEＦ＿Ｔｏc42204６1８5\h82。5灰度圖像平滑與銳化處理PAGＥREF_Ｔｏc422046１86\h92．6邊緣檢測(cè)PAGEREF＿Toc４22046１87\h11HYPERLINK\l”＿Toc4220４61８8”第3章人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)系統(tǒng)PAＧＥREＦ_Toc4２204618８＼h12３。1系統(tǒng)基本構(gòu)架PＡGEREF＿Toc４22046189＼h1２３．2人臉檢測(cè)定位算法PAGEREＦ＿Toc4２2046１90\h12HYＰERＬIＮK\l"_Toc４2２０46191＂3．3匹配與識(shí)別PAＧEＲＥF_Toｃ４２204619１\ｈ17結(jié)論P(yáng)AGERＥF＿Ｔoc４22046１92＼h２4致謝PＡGEＲEF_Toc4２２04６193\h25HYPERＬＩＮK\l"_Toc422０461９4＂參考文獻(xiàn)PAGEREＦ＿Toc42204６１94＼h２6HYPERＬIＮK\l＂_Toc42204６１95"附錄1人臉識(shí)別的MAＴLＡB源程序PAGEREＦ_Toｃ422０４６1９5＼h2７附錄2外文參考文獻(xiàn)及翻譯PAGEREF_Tｏｃ42２04６１9６\h31第1章緒論1。1課題的研究背景、目的及意義1。1。１課題的研究背景數(shù)字圖像處理技術(shù)是2０世紀(jì)6０年代發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興技術(shù)。近３0多年來(lái),在計(jì)算機(jī)科技和大規(guī)模集成電路技術(shù)的迅猛發(fā)展、離散數(shù)學(xué)理論創(chuàng)立和完善，以及工業(yè)、軍事、醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求在不斷增長(zhǎng)，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在人機(jī)交互、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、系統(tǒng)公安(罪犯識(shí)別等)、醫(yī)學(xué)、檔案管理、信用卡驗(yàn)證、視頻會(huì)議等方面的巨大應(yīng)用前景而越來(lái)越成為當(dāng)前模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前,人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用最廣泛的地方就是各大公司、商場(chǎng)、政府保密機(jī)構(gòu)的門(mén)禁考勤系統(tǒng)。２0世紀(jì)90年代后期以來(lái)，一些商業(yè)性的人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)逐漸進(jìn)入市場(chǎng).自美國(guó)遭遇恐怖分子襲擊事件后,這一技術(shù)引起了社會(huì)各方的廣泛關(guān)注.由于隱蔽性十分好,該項(xiàng)技術(shù)逐漸成為國(guó)際反恐及安全防范的重要手段之一。人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)也有迅猛發(fā)展的歷史。國(guó)家“十一五”科技發(fā)展規(guī)劃就將人臉識(shí)別技術(shù)的研究與發(fā)展列入其中,并明確指出“要在生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域縮小與世界先進(jìn)水平的差距，開(kāi)展生物特征識(shí)別應(yīng)用技術(shù)研究,開(kāi)發(fā)具有高安全性、低誤報(bào)率的出入口控制新產(chǎn)品?！痹谶@種形勢(shì)下，國(guó)內(nèi)一些科研院所在人臉識(shí)別技術(shù)上有了重大發(fā)展和突破。如清華大學(xué)、中科院計(jì)算機(jī)所、中科院自動(dòng)化所等自主研發(fā)的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)的水平。經(jīng)過(guò)多年的研發(fā)探索，在世界各大研究機(jī)構(gòu)的研發(fā)人員的共同努力下,人臉識(shí)別技術(shù)這一領(lǐng)域取得了豐碩的成果,這些研究成果的取得和科技的進(jìn)步,更進(jìn)一步推動(dòng)了人類(lèi)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)這一高端技術(shù)的深入研究。人臉識(shí)別技術(shù)，顧名思義,指利用采集、分析、比較人臉視覺(jué)特征信息來(lái)進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng).它是人們一直所追求的讓機(jī)器智能化技術(shù)，就是讓機(jī)器具備和人類(lèi)一樣的思考能力,識(shí)別能力以及處理事務(wù)的能力.而人臉識(shí)別技術(shù)的研究就是在這樣的背景下發(fā)展起來(lái)的.1．1.2研究目的及意義目前，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛用于軍隊(duì)、政府、社會(huì)福利保障、銀行、安全防務(wù)及電子商務(wù)等領(lǐng)域。而我們研究這項(xiàng)技術(shù)的目的就是讓其更好地服務(wù)于人類(lèi)社會(huì)，在這個(gè)生活快節(jié)奏的前提下，與人方便.例如京滬高鐵三站將建立人臉識(shí)別系統(tǒng)，即使整容也能被識(shí)別。鐵路部門(mén)發(fā)布計(jì)劃時(shí)表示，將在京滬高鐵段的天津西站、濟(jì)南西站、上海虹橋站這三個(gè)站點(diǎn)，建立人臉識(shí)別系統(tǒng)工程，以此來(lái)協(xié)助公安部門(mén)甄別、抓捕在逃罪犯。利用這個(gè)系統(tǒng),即使作案后的犯罪分子進(jìn)行整容,也會(huì)被識(shí)別。研究人臉識(shí)別技術(shù)，在現(xiàn)實(shí)意義上具有重大意義:一是能進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)本身的認(rèn)知；二是能夠滿(mǎn)足人類(lèi)社會(huì)中對(duì)人工智能應(yīng)用的廣泛需要.同時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)又有自然性、無(wú)侵犯性、成本低、智能化等幾個(gè)顯著優(yōu)勢(shì).人臉識(shí)別技術(shù)的研究也有重大的學(xué)術(shù)價(jià)值。由于人類(lèi)有非常復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化,例如眼鏡、胡須、發(fā)型等附屬物的干擾,這就給該項(xiàng)技術(shù)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn).成功構(gòu)造出人臉識(shí)別系統(tǒng)將為解決其他與之類(lèi)似的復(fù)雜問(wèn)題提供重要的啟示。１.2本課題的主要內(nèi)容本次課題主要講述了人臉識(shí)別中應(yīng)用Ｍatlａb對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)基于Ｍatlａb的人臉識(shí)別系統(tǒng)的仿真。利用Matｌaｂ實(shí)現(xiàn)一個(gè)集多種預(yù)處理方法于一體的通用的人臉識(shí)別仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊嵌入在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的識(shí)別判斷.文中在研究人臉識(shí)別技術(shù)的仿真過(guò)程中，主要涉及了YＣbＣr空間、灰度圖像轉(zhuǎn)換、噪聲消除、圖像填孔、圖像重構(gòu)、人臉區(qū)域確定、邊緣檢測(cè)等技術(shù)。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)并比對(duì)各個(gè)算法和技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),有效地實(shí)現(xiàn)了基于Maｔｌab的人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真,并達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)和效果。第2章圖像處理的Matｌab實(shí)現(xiàn)２．1識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)主要可分為四個(gè)組成部分，分別為:人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別.一般人臉識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)架如圖2。1所示:人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像預(yù)處理人臉圖像特征提取匹配與識(shí)別圖２.1人臉識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)架(1）人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集:人臉圖像信息都能通過(guò)攝像鏡頭采集記錄下來(lái),比如不同位置、不同表情、靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像等方面都能得到很好的采集。當(dāng)目標(biāo)在采集設(shè)備拍攝的范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并采集目標(biāo)的人臉圖像；人臉檢測(cè):在實(shí)際中主要應(yīng)用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在采集到的圖像中準(zhǔn)確定位出人臉的位置.人臉圖像中包含的模式特征非常豐富,如模板特征、結(jié)構(gòu)特征、直方圖特征、顏色特征等。人臉檢測(cè)就是挑出這其中有用的特征信息，并利用這些特征來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。（2)人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：所謂人臉圖像預(yù)處理，就是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，并對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理,最終服務(wù)于人臉特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始人臉圖像由于受到隨機(jī)干擾和各種條件的限制，通常不能直接使用，所以必須在人臉圖像處理過(guò)程中要先對(duì)它進(jìn)行灰度圖像、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。而對(duì)于人臉圖像，預(yù)處理的過(guò)程主要涉及灰度變換、人臉圖像的光線補(bǔ)償、幾何校正、直方圖均衡化、歸一化、濾波以及銳化等。（3）人臉圖像特征提取人臉圖像特征提取:人臉識(shí)別系統(tǒng)通常會(huì)使用的特征分為視覺(jué)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征以及人臉圖像代數(shù)特征等.所謂人臉特征提取即針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的提取。人臉特征提取，也被稱(chēng)為人臉表征,是對(duì)人臉特征進(jìn)行建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法總結(jié)起來(lái)可以分為兩大類(lèi):一種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或代數(shù)特征的表征方法;另一種是基于知識(shí)的表征方法.(4）匹配與識(shí)別人臉圖像的匹配與識(shí)別：將提取到的圖像特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中已存的特征模板進(jìn)行搜索匹配，設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值時(shí)，則把匹配所得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已存儲(chǔ)的人臉特征模板進(jìn)行比對(duì),依據(jù)相似度對(duì)該人臉圖像的身份信息進(jìn)行判別.這一過(guò)程主要分為兩步：第一步是確認(rèn),就是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程,第二步是辨認(rèn),就是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。２．2人臉圖像的讀取與顯示人臉圖像的讀取和顯示可通過(guò)iｍｒeａd（）和ｉmshow(）指令來(lái)實(shí)現(xiàn);圖像的輸出可以用imwrite（)函數(shù)，很方便快捷的將圖像輸出到電腦硬盤(pán)上；另外還可以通過(guò)imcroｐ（)、imriｓize（）、imｒotａt(yī)e（）等函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的裁剪、縮放與旋轉(zhuǎn)等功能。2．3圖像類(lèi)型的轉(zhuǎn)換Ｍatｌａｂ支持多種圖像類(lèi)型,在很多圖像操作處理中，對(duì)圖像的類(lèi)型有要求,所以就涉及到了對(duì)圖像的類(lèi)型進(jìn)行轉(zhuǎn)換.Ｍatlab7.０圖像處理工具箱包含了不同圖像類(lèi)型之間相互轉(zhuǎn)換的大量函數(shù),如ｒｇｂ2gray()可以將顏色映像表或RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,通過(guò)maｔ２gｒaｙ（）函數(shù)能實(shí)現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像的功能.在類(lèi)型轉(zhuǎn)換的處理過(guò)程中，我們還會(huì)經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)類(lèi)型不匹配的問(wèn)題，針對(duì)這一問(wèn)題,Matlａb7.0工具箱中為我們提供了各種數(shù)據(jù)類(lèi)型之間相互轉(zhuǎn)換的函數(shù),例如dｏuble()函數(shù)的功能就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度數(shù)據(jù)類(lèi)型。因?yàn)楹罄m(xù)的圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)等都是針對(duì)灰度圖像進(jìn)行的,而原圖像是RＧB圖像,所以我們首先要對(duì)原圖像進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換.實(shí)現(xiàn)過(guò)程代碼如下：i=ｉｍreａd（'F:\2．JＰG’）；j=ｒｇb2graｙ(ｉ)；ｉmshow（j);ｉmｗrｉte（j,’F：\2。ｔｉf＇）轉(zhuǎn)換后的灰度圖像如圖２.2所示：圖２。2灰度圖像2.4圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像的視覺(jué)效果，或者使圖像更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析處理.通過(guò)圖像增強(qiáng)，可以減少圖像中的噪聲,提高目標(biāo)與背景的對(duì)比度，也可以強(qiáng)調(diào)或抑制圖像中的某些細(xì)節(jié)。例如，消除照片中的劃痕，改善光照不均勻圖像,突出目標(biāo)的邊緣等。實(shí)現(xiàn)圖像的灰度轉(zhuǎn)換的方法有很多,其中最常用到的是直方圖變換的方法，即直方圖的均衡化.該種方法是使輸出圖像直方圖近似服從均勻分布的變換方法。Mａt(yī)ｌab7.0圖像處理工具箱中為我們提供了圖像直方圖均衡化的函數(shù)hｉstｅq(），我們也可以通過(guò)imhist（)函數(shù)計(jì)算和顯示圖像的直方圖。通過(guò)原圖與直方圖均衡化后圖像對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),圖像變得更加清晰，并且均衡化后的直方圖相對(duì)于原直方圖的形狀更為理想。實(shí)現(xiàn)過(guò)程代碼如下：i＝imread（’F：＼2。tｉｆ')；ｊ=hiｓｔeq（i);imshoｗ（ｊ）；figｕrｅ,ｓubplot（1，2,1）,imhist(i);sｕbplｏｔ（１,2，２),ｉmhist（j）執(zhí)行后得到的圖像如下所示：圖2。３均衡化后的灰度圖像圖2。4均衡化前后的直方圖對(duì)比圖2。5灰度圖像平滑與銳化處理平滑濾波器的作用是模糊圖像或者消除噪聲,Matｌab7。０圖像處理工具箱為我們提供了ｗiener２()來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像噪聲的自適應(yīng)濾波,medfilteｒ２()函數(shù)用來(lái)實(shí)現(xiàn)中值濾波。在本文案例中，為使濾波效果更加明顯,我們預(yù)先為人臉圖像人為增加噪聲,然后用自適應(yīng)濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理。銳化處理的作用是用來(lái)強(qiáng)調(diào)圖像中被模糊的細(xì)節(jié),在本案例中，采用了預(yù)定義高斯濾波器的方法對(duì)圖像進(jìn)行銳化濾波.實(shí)現(xiàn)過(guò)程的代碼如下:ｉ=iｍread(’F：\２。tif’）;ｊ=ｉmｎoiｓe(i,’gａusｓｉａn',0，0.０2)；subploｔ(１，2，1)，imshow(j);j1=wieｎer2(j);subplot（1，2,2），ｉmshow（ｊ1)；ｈ＝fｓpeｃｉaｌ(’gausｓian＇，２，0。05）；j２=ｉmfｉｌｔer(ｉ,h);fiｇuｒe，subploｔ(1，2，１），imｓhow（i)subｐlot（1,2,2），imsｈow（j２）執(zhí)行上述代碼后得到的圖像如下所示：圖2．5平滑濾波效果圖圖２。6銳化濾波效果圖圖２。5中，第一個(gè)為加入噪聲的圖像，第二個(gè)為濾波后的圖像；圖2.6中,第一個(gè)為原灰度圖像,第二個(gè)為銳化后的圖像.2。6邊緣檢測(cè)數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)是目標(biāo)區(qū)域識(shí)別、圖像分割、區(qū)域形狀提取等圖像分析過(guò)程中十分重要的基礎(chǔ)步驟，也是人臉圖像識(shí)別中用來(lái)實(shí)現(xiàn)提取圖像特征的一個(gè)重要步驟。通過(guò)計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)或二階導(dǎo)數(shù)可以快捷地檢測(cè)出圖像中每個(gè)像素在其鄰域內(nèi)的灰度變化，從而檢測(cè)出邊緣。常用的有梯度算子，,Roberts算子，canny算子，Ｌog算子等。Maｔｌab7．0工具箱中為我們提供的ｅｄgｅ（）函數(shù)可以用來(lái)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，同時(shí)也可以根據(jù)案例所需要的選擇合適的算子及其參數(shù)。Ｍatlａb7。0圖像處理工具箱中提供了edｇe（）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像邊緣檢測(cè)，還有各種方法算子供我們選擇,在本案例中采用了canｎy算子來(lái)進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè),程序代碼如下：i=ｉmrｅad('F：\2.tif’）;j=edge（i,'canny＇,［0。０4，0.２5］,１．5);imshow(j）執(zhí)行上述程序后得到如下圖像：圖２.1原灰度圖像圖2。7邊緣檢測(cè)效果圖第３章人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)系統(tǒng)３。1系統(tǒng)基本構(gòu)架人臉識(shí)別是一個(gè)十分復(fù)雜的過(guò)程,一般人臉識(shí)別的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)流程如圖３．1所示。它包括幾個(gè)步驟:進(jìn)行圖像采集，對(duì)于采集到的圖像,首先進(jìn)行人臉檢測(cè),得出有無(wú)人臉的結(jié)果;然后進(jìn)行人臉定位，找出人臉的位置并提取出來(lái).對(duì)于人臉定位，在輸入的是圖像序列時(shí)，一般也被稱(chēng)為人臉跟蹤。通常檢測(cè)和定位同步進(jìn)行.借助人臉描述對(duì)提取出來(lái)的人臉就可以進(jìn)行人臉識(shí)別，即通過(guò)提取人臉特征來(lái)確定其身份。開(kāi)始開(kāi)始圖像采集檢測(cè)定位是否定位成功是否處理成功圖像預(yù)處理人臉識(shí)別是否識(shí)別成功識(shí)別結(jié)果結(jié)束是是是圖3。1基本框架圖３.２人臉檢測(cè)定位算法人臉檢測(cè)定位算法可分為兩大類(lèi):一類(lèi)是基于隱式特征的方法；另一類(lèi)是基于顯式特征的方法所謂的顯式特征，即指人類(lèi)肉眼可以直觀看到的特征，如膚色、臉部結(jié)構(gòu)、臉部輪廓等?；陲@式特征的方法是指通過(guò)肉眼的觀察,總結(jié)概括出人臉區(qū)域區(qū)別于“非人臉”區(qū)域的特征,根據(jù)與被檢測(cè)區(qū)域的對(duì)比，即是否滿(mǎn)足這些人臉特征，從而判定該區(qū)域包含人臉與否.根據(jù)所選擇的“人臉特征",基于顯式特征的方法可以分為三類(lèi):模板匹配的方法、基于膚色模型的方法、基于先驗(yàn)知識(shí)的方法.以上三類(lèi)方法的優(yōu)缺點(diǎn)概括見(jiàn)表３－1：表3-1優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比檢測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)模板匹配具有較強(qiáng)的直觀性和較好的適應(yīng)性對(duì)面部表情的變換敏感；對(duì)于模板的選擇、參數(shù)的確定很困難膚色模型檢測(cè)速度相對(duì)較快陽(yáng)光、背景光線等會(huì)使人臉區(qū)域被分割,導(dǎo)致被漏檢先驗(yàn)知識(shí)的方法對(duì)于復(fù)雜圖像中的人臉檢測(cè)有較大優(yōu)勢(shì)依賴(lài)于先驗(yàn)知識(shí);工作量較大,運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng)基于隱式特征的方法就是將人臉區(qū)域看成一類(lèi)模式，通過(guò)“人臉”、“非人臉”樣本、構(gòu)造分類(lèi)器的使用，判別圖像中全部可能區(qū)域是否符合“人臉模式”的一類(lèi)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉的檢測(cè)。這類(lèi)方法可以分為：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、特征臉?lè)ā⒎e分圖像法、支持向量法。以上四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見(jiàn)表３-2：表3—2優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比表檢測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法效率較高，錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)較少，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)速度較快多樣本訓(xùn)練所耗的費(fèi)時(shí)間多,網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)較多本征臉?lè)艹橄笕四樔啃畔?，運(yùn)算時(shí)間相對(duì)較短通過(guò)模板測(cè)效率較低,多模板雖然增加了效率，但是檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)積分圖像分析法檢測(cè)速度較快，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，檢測(cè)效率相對(duì)較高錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)與檢測(cè)率成反比支撐向量法具有更好的泛化能力“非人臉”的復(fù)雜造成支持向量數(shù)目較多,導(dǎo)致運(yùn)算復(fù)雜度變大運(yùn)用matlａｂ軟件仿真進(jìn)行人臉檢測(cè)定位實(shí)例：人臉檢測(cè)定位程序：%％％％％RｅadiｎgｏｆaRGBimaｇe原始圖像i=imreａd（'F:＼2．ＪPG');Ｉ＝rｇb2ｇrａy（ｉ）;ＢW=im２bｗ（I）；ｆigｕｒｅ,imshｏw（BW)%％%％％％%％%%％%%%％％％％%％灰度圖像及均衡化灰度圖像[ｎ１ｎ2]=size(BW）;r＝flooｒ(n１／１０）;c=floｏｒ（n2／10）；ｘ1=1;x2＝r；ｓ＝r＊c；fori＝１：１0ｙ１=1;ｙ２＝c；fｏｒj=1:10if（y2<=c｜y２〉=９＊c）|（x1＝＝1｜x2==r＊10）loｃ＝fｉｎｄ(BＷ(x1:ｘ２,ｙ1：y2）＝=０）;［ｏp]=siｚe(ｌoｃ)；ｐr=o＊100/s;ｉfｐr<＝1０0BＷ(ｘ1：x2,y1：y２）=０;r1=x1；r2=x2;s1=y1；s２=y2;pr1=0;eｎｄiｍshow(ＢW)；endy１=ｙ1+c;y2=y2+c;ｅndｘ1=x１+r；x2＝ｘ２+ｒ；endfiｇuｒe，imshow(BW）％%%%％%％％%％％%％％％％%％人臉定位%％％%%％%%％％％％％％%％％%％%％%%Ｌ=ｂwlａbｅl(BW,８）;BB=rｅgionprｏｐｓ（L，'BounｄｉnｇBox’）;BB１=sｔruct2cell（BＢ);ＢＢ2=celｌ2mat（ＢB1)；［s1s2］=size(BB２)；mx=0；ｆｏｒk＝3：4:ｓ2-1ｐ＝BB2(1，k）＊ＢB2(1,ｋ+1）；ifp>mx&（BB2（1,k）／ＢB2(１,k+1)）〈1.8mx=p；j=k；enｄendｆｉｇure，ｉmshoｗ(Ｉ);holdon；reｃtａngle(’Ｐｏsitiｏn’,［BB2(1，j－2）,BB2（1,ｊ—1），ＢＢ2（1，j）,BＢ2（1，j）］，’EｄgeColoｒ','ｒ')１.原始圖片2?；叶葓D片3．均衡化灰度圖片４.人臉定位3。3匹配與識(shí)別人臉人別系統(tǒng)的最后一步是人臉識(shí)別。人臉識(shí)別，即通過(guò)對(duì)所采集到的人臉圖像進(jìn)行一系列處理,提取待識(shí)別人臉圖像的特征信息,通過(guò)與已存人臉數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行匹配識(shí)別，確定待識(shí)別人臉圖像的基本信息。運(yùn)行如下代碼：ｆuｎcｔionｖarargout=faceCｏｒｅ（vａrargｉｎ)％FACECＯRＥM-fileforfaceCoｒe。fig％FAＣEＣORE,byitself,ｃreatesaｎeｗFＡCEＣＯRＥorrａiｓestheexisting％singｌeton＊.％％H=FACＥCOREretuｒnstheｈandｌetoａnｅwFAＣECＯREｏｒｔhｅhanｄleto％theexisｔinｇsｉｎgleton＊。％％FACECOＲE(＇ＣALLBACＫ',ｈOｂject,evｅntDaｔa,haｎdleｓ，.．。)cａllsthelocaｌ％funｃtｉonnａmｅｄCALＬBACＫinＦACＥCORＥ．Ｍｗithtｈegiveninputaｒｇumｅnts。%%FACECORＥ（'Propｅrｔy＇，’Ｖalue’，。.。）createｓanｅwFACEＣOＲEｏrｒaisesthe%eｘistingsｉngleton*.Starｔingfrｏmｔhｅleｆt,propertｙvaluepairsａre%appｌiedtｏtheGUIbefoｒefａceCore_OpeｎingFunctｉonｇｅtscalled．An%unreｃogniｚｅｄpropｅrtｙnaｍｅoriｎvaliｄvaluemakespropｅrtyapｐｌiｃation％ｓtop．AllinｐutsａrｅpaｓｓedtofａｃeＣｏre＿ＯpeningFcnviａvａrａrgiｎ．%％＊SeeGUIＯpｔioｎsonGUＩＤE'sTｏolsmeｎu．Choosｅ”GUＩallｏwｓonlyｏne％iｎstanｃeｔorun（ｓingletoｎ）"。％％Seealso:GＵＩDE，GUＩＤATＡ，GUＩHANDLES%Ｃopyrigｈt2０02—20０３ＴhｅＭathWorks,Inc.%EdiｔｔｈeaboｖeｔexttｏmodifyｔhｅreｓpｏnsetoｈelｐfaceCore%ＬａstMｏdｉfieｄｂyGＵIＤEv2。５2８—Mａｙ－2０09１0：２1：26%Begiｎｉnｉtializatｉｏｎcode-ＤＯＮOTEDITｇuｉ_(kāi)Singletoｎ＝1；guｉ＿Statｅ=stｒucｔ(’gｕｉ_(kāi)Ｎａme＇，mｆｉleｎaｍｅ,．．.＇ｇui_Ｓiｎgletoｎ＇，gｕi_Sｉnglｅton，。。.’gui_OpｅningFｃn'，@facｅCoｒe_OpeningFｃn,。。．'guｉ_(kāi)ＯutｐｕtＦcn'，@ｆacｅCore_ＯｕｔｐｕtFcn,.。．'guｉ_(kāi)LayoutＦcn'，［］,.。.’gui＿Ｃallｂａｃｋ’,[］)；ifnargin＆＆ｉscｈar（varａrgin｛1}）gui＿Ｓtate.ｇuｉ_(kāi)Calｌｂａck=stｒ2func(vaｒargin｛1｝）；endifnargouｔ［vａrargout{1:naｒgout｝]=ｇui_ｍainｆcｎ（guｉ_(kāi)Ｓtatｅ,varaｒｇin｛：｝）；ｅlsegｕi＿ｍaiｎfcn（gui_State，ｖarargin｛:｝)；eｎｄ％Endｉnitiａlizatioｎcode－DＯNOTEＤIT%ＥｘｅcｕtesｊustbｅfoｒefaceCｏｒeismadeｖisiｂle。fuｎctionfaceCoｒe_OpｅningFcn（hObject,eventdaｔa,handlｅs,ｖａｒarｇin）％Thｉsｆunctioｎｈaｓnooutpｕtargｓ,seeOutputFcn.％ｈＯｂjｅcthandletｏfiguｒe％evenｔｄatarｅsｅrved－toｂｅdefinedinafｕtureversionofMATLAB％hanｄlessｔｒｕcturewithhandlesanduｓerdata(seeGUIDATＡ）％ｖararginｃommandlinｅargｕmentstｏｆacｅＣorｅ(seeVAＲＡRGIＮ）%ChoosｅdｅfaｕltｃｏmmaｎdlineoutpｕｔｆorｆaceCorehaｎdles．output＝hObjｅct;％Uｐdａｔehaｎdlesstructureguｉｄata（hＯｂject，hａndｌes）;％ＵIWAＩTｍａkesfaceＣorewａitforuserresｐonsｅ（ｓeeUIRESＵME)%uiwａit(ｈandｌes。ｆiｇuｒe1）；％——-Outｐutｓｆｒomｔhisfunctionarereturnedtotｈeｃommandliｎe。funｃtionｖararｇout＝facｅCｏｒe_OuｔpuｔFcn（hObject，evｅｎtdａt(yī)a,handleｓ）％ｖarargｏuｔcellaｒrayfｏrretｕrningoｕtputaｒｇｓ(ｓｅｅＶARＡRＧＯUT)；%hObjｅcｔhaｎdletｏｆiｇuｒe%eｖenｔdaｔareserved-tobedｅfineｄｉnaｆuｔuｒevｅrsiｏnofMATＬAB%haｎｄlesstｒｕctuｒewithhａｎdlesandｕserdａt(yī)a（sｅe(cuò)GＵIDATＡ）％Geｔｄｅfａuｌｔｃｏｍｍandliｎeouｔpｕtfromhａndｌesｓｔｒucｔｕrｅvarａrgout{1｝＝handｌes。outｐuｔ；％-－-Executesonbuttonpreｓsinpushbｕtton１。fｕnctiｏｎpusｈbｕttｏn１_Cａｌlbａck(hＯbｊecｔ，eventｄata，handles）%hObjecｔhａnｄlｅｔｏpushbutｔon1(seeＧCBO）%eventdataｒeｓerｖed－tobedeｆinｅdiｎafｕtｕreversionoｆMATＬAB％handlｅsｓtrｕcturewithｈａndｌesａnｄuｓｅrｄata(sｅe(cuò)GUIDＡTＡ）ｇlobalＴrainDaｔabaseＰatｈ；TrａinＤatａbaseＰaｔｈ=ｕigetｄir(strcat(ｍａt(yī)labｒoot,’\ｗork'),＇訓(xùn)練庫(kù)路徑選擇.．.’);％——－Exｅcutesｏｎbutｔonpresｓinpushbｕttoｎ2。funcｔｉonpushbｕtton2_Callback(hObjecｔ，evｅntｄaｔa，hanｄleｓ)%hObjecｔhaｎdletopusｈbｕｔtoｎ２(seeGCBＯ）％eventdaｔareservｅｄ—tobedｅfineｄｉnａｆuturｅvｅrｓｉonoｆMATLAB％hａndｌessｔructurｅｗitｈhandlｅsanduｓｅrdata(sｅe(cuò)GUIDATA)globalTestDａt(yī)abasｅPath；TestＤatabａsePath=uiｇeｔｄiｒ（strｃａt(yī)（mａt(yī)ｌaｂroｏt，’\woｒk'),＇測(cè)試庫(kù)路徑選擇．。。＇)；%－－—Exｅcｕtesｏnｂuttonpｒeｓｓinｐusｈbｕttｏｎ３。％fｕｎctionpushbutｔon３_Callbacｋ(ｈＯbjｅｃt，eventdatａ,handles）％hObｊectｈａｎdlｅｔopｕshｂuｔtｏn３（sｅe(cuò)GCBO)％evenｔdatareserveｄ—ｔobｅdeｆｉnedinａｆｕturevｅｒsionofMATＬAＢ％ｈaｎdlesstrucｔurｅwitｈhandlｅsanｄuseｒdaｔａ（seｅＧUIDAＴA）％［filｅname，pａｔｈnamｅ］=uiｇeｔｆile({'＊。ｊpg＇;’*.ｂmp’｝,'????’)；％ｓtｒ＝［ｐathnaｍefiｌｅnａｍｅ］；%ｉｍ=ｉmreａd(stｒ);%axeｓ(hａnｄｌes。axes１）；％ｉmshｏw（im)；%—-－Execｕteｓoｎbｕttoｎｐｒessｉnpuｓhｂutｔon4.fｕncｔｉonpuｓhbutｔon4＿Ｃalｌback（ｈObject,eveｎtdaｔa,haｎdles)％hＯbjecｔhandletopushbutton4（seeＧCBO）％eveｎtdaｔａreseｒveｄ—toｂedefineｄｉnaｆuturｅversｉｏnofMATLＡＢ%hanｄlesstrucｔurewithhａndleｓanｄuｓerｄaｔa（sｅe(cuò)GUIDATＡ）gｌobaｌTｒaiｎDａt(yī)aｂａsePatｈ；ｇlｏbａlTestDatabasePath；gｌobalＴ；T=CｒeateDatabａｓｅ（TrainDatabａｓePath)；%[mV_PCAV_ＦｉsｈｅｒPｒｏjectedImａges＿Fisheｒ］＝FisherｆaceCorｅ(Ｔ);％—--Ｅxeｃｕtesｏnbｕtｔonpｒessiｎpushｂuｔtｏn5.ｆｕnctionpｕｓｈbｕtton９_Cａｌlｂack(ｈOｂject，evenｔdatａ,hanｄｌｅs）％ｈObjecｔhａnｄlｅtopusｈbutton5（sｅe(cuò)ＧCＢＯ)%eｖenｔdａt(yī)ａreserved—tobedefiｎedinａfuturevｅrsionｏfMAＴLＡB％ｈandｌesｓtｒucturewitｈｈandｌeｓａnduserdａｔa(seeＧＵＩDATA）globaｌim;［ｆilename，pathｎａme］=uｉｇｅｔf