低分辨率场景下的人脸识别系统的设计与实现

发布时间：2022-08-13 13:45

　　随着时代的发展和科技的进步,越来越多的商业、民用及法律相关的程序都需要验证个人身份。例如,支付宝的人脸登陆功能,手机的人脸解锁功能和警察执法时使用的身份证人脸比对系统,都需要使用人脸识别比对技术。这样的技术需求导致人脸识别技术在过去的几十年时间里得到了许多研究者地关注,同时人脸识别技术也得到了飞速地发展。但在一些特殊场合,例如,社区监控、车站监控、街道监控等真实场景下,采集的人脸图像受摄像设备清晰度、安装位置、角度、光线等因素影响,导致采集的人脸图像分辨率较低,不易识别。在上述几种场合下,采集到的人脸图像包含人脸特征信息少,人脸特征难以提取,导致人脸识别任务难以进行。于是,本文重点研究了如何将低分辨率图像重建为高分辨率的问题,并在此基础上设计低分辨率场景下的人脸识别系统,主要工作如下:1)针对低分辨率场景下的人脸识别的需求,对整个系统的功能模块和系统总体架构进行了设计,主要的功能模块包括视频显示、人脸检测、人脸图像超分辨率重建、人脸识别、人脸信息管理等模块,人脸信息管理模块主要用于管理员对人脸信息数据库地维护,而系统界面主要用于人脸识别及身份信息输出等功能,并对人脸识别系统业务流程做了... 

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
英文缩略词表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于插值的方法
        1.2.2 基于重建的方法
        1.2.3 基于学习的方法
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 相关技术介绍
    2.1 低分辨率场景概述
    2.2 人脸检测技术
    2.3 超分辨率重建技术
        2.3.1 基于插值的图像超分辨率重建算法
        2.3.2 基于学习的图像超分辨率重建算法
    2.4 特征提取技术
    2.5 本章小结
第三章 低分辨率场景下人脸识别系统的设计
    3.1 需求分析
        3.1.1 系统功能需求分析
        3.1.2 非功能性需求分析
    3.2 概要设计
        3.2.1 低分辨率人脸识别方案设计
        3.2.2 系统功能模块总体设计
    3.3 系统总体架构设计
    3.4 本章小结
第四章 低分辨率场景下人脸超分辨率重建算法设计
    4.1 基于生成对抗网络的超分辨率算法
    4.2 基于生成对抗网络改进的超分辨率重建算法
    4.3 增强人脸特征超分辨率重建方法
        4.3.1 人脸特征点检测
        4.3.2 特征区域图像的分割
        4.3.3 增强人脸特征超分辨率重建算法
        4.3.4 图像拼接
    4.4 实验数据及图像质量标准评价
        4.4.1 实验数据来源及其处理
        4.4.2 图像质量评价标准
    4.5 实验结果对比及分析
        4.5.1 实验目的及实验环境
        4.5.2 实验参数
        4.5.3 实验结果
    4.6 本章小结
第五章 系统功能模块详细设计与实现
    5.1 视频显示处理模块详细设计与实现
        5.1.1 视频处理模块的详细设计
        5.1.2 工程实现
    5.2 人脸检测模块详细设计与实现
        5.2.1 MTCNN算法模型简介
        5.2.2 工程实现
        5.2.3 实验结果与分析
    5.3 人脸超分辨率重建模块详细设计与实现
    5.4 人脸特征提取及特征比对模块详细设计与实现
        5.4.1 基于ResNet的人脸特征提取网络
        5.4.2 损失函数
        5.4.3 特征比对
        5.4.4 工程实现
        5.4.5 实验结果与分析
    5.5 人脸信息管理模块详细设计与实现
        5.5.1 数据库模块实现
        5.5.2 系统交互界面实现
        5.5.3 人脸信息管理交互界面
    5.6 本章小结
第六章 系统测试
    6.1 测试环境
    6.2 系统功能测试
        6.2.1 人脸识别系统功能测试
        6.2.2 人脸信息管理模块功能测试
    6.3 系统非功能性测试
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
致谢
参考文献
硕士阶段发表论文清单


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于残差神经网络的图像超分辨率改进算法[J]. 王一宁,秦品乐,李传朋,崔雨豪.  计算机应用. 2018(01)

博士论文
[1]低分辨率人脸识别算法研究[D]. 王智飞.北京交通大学 2013



本文编号：3677145