基于点特征值的人脸识别系统的设计与实现

发布时间：2019-09-02 10:38

【摘要】：人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。本文的重点工作在于怎样从图像中提取出有“特色”的点集,本文中称其为特征值。由于图像处理能力的高低直接决定了人脸关键部位定位与识别的精确度,故其在整个研究中占有极其重要的地位。本次研究中主要用到的图像处理方法包括高斯平滑、光线补偿与均衡直方图。本文实现的脸识别系统的核心处理过程为以下几个步骤。首先,人脸识别过程初期,先对获取到的图像进行光线补偿操作,优化原始图像。然后,通过肤色等条件获取最可能的面部区域,根据人类眼部对称性确定所获取的图像中是否存在人脸,同时运用高斯平滑的方式对图像进行降噪处理。最后,在通过局域取阈值的二值化的方式进行处理并进行特征提取操作。本文综合考虑了人脸的面部布局特征和颜色特征。布局特征包括双眼之间的距离,嘴部的位置,计算重心位置坐标;颜色特征包括眼睛、嘴巴、皮肤等关键的颜色值;综合位置布局数据和颜色数据综合形成可以标识不同人脸的点特征值,这些具有特征值的点构成的集合形成了标识这个人脸的识别标志集。经过试验,上述流程结合特征点上的表征值在图像处理方面表现出了良好的性能,在一定程度上提高了人脸定位和识别的精确度和速度。本次研究在编码过程中采用C++语言,在系统框架上采用微软公司的桌面系统框架MFC进行实现。能够有效的减少开发人员的编码工作量,将工作重心放在人脸识别技术的研究上。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2530875