图像处理技术在人脸识别中的应用研究

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长江师范学院本科毕业设计（论文）·图像处理技术在人脸识别中的应用研究

1 引言

随着我国信息技术的快速发展，诸多领域对人脸识别的迫切需求，所以人脸技术在各方面得到

广泛应用，这是引起人脸识别就是在当今社会被重视的原因。加上社会的需求和发展的需要，所以

在最近几年人脸识别技术在取得突破性的进展，特别是PCA人脸识别技术。人脸识别技术与其他生

物识别技术（如指纹识别、签名识别、基因识别等）相比，具备以下的优点：识别精度高、速度快

隐蔽性好；直观性突出；通用性好等。人脸识别已经向自动识别和模式识别的方向发展，它是通过

采集和分析比较人脸面部特征信息进行人脸识别的计算机技术，这种人脸识别技术从多个领域来研

究，包括认知科学、心理学、计算机图形学、图像处理技术学、模式科学、人体生理学和可视化科

学等等[1]。

本文设计可以实现的功能是：首先建立图像数据库，即样本库，样本库的建立包括人脸图像预

处理、样本库的添加、插入和删除；其次将待识别的人脸图像与样本库的图像进行匹配并且识别，

可以识别给定场景下的静态图像识别。目前很多成功的人脸识别技术已经可以识别动态图像系列，

而且可以从已知的人脸库中识别多个人脸，有的还从年龄、种族、性别、表情甚至是语音等方面来

研究人脸，并且取得很好的效果[2]。人脸识别系统要解决的关键问题是：如何在复杂的图像中分割

人脸、如何才能采集到人脸面部的特征、系统在识别时是否及时准确等技术问题。由于待识别的人

脸图像是一个未知的图像，系统要将待处理的图像与样本库的图像进行比较，得出与待处理图像相

一致或者是相似率很高的图像；接着系统在识别时对输入人脸图像进行判别分析，并将判别的结果

输出，如果跟样本库的图像一致或有相似性，则接受，反之拒绝[3]。

1.1人脸识别的研究目的及意义

近年来我国信息技术的快速发展以及应用越来越普及，以及计算机的软硬件性能的不断提升，高效

率的人脸识别技术的实现成本可以降低到了可以接受的程度。加上社会经济的快速发展，对金融贸易和

安全入口方面提出更高的要求，所以人脸识别技术得到社会各界的重视。人脸识别在现今生物识别技术

中应用最广泛的技术之一，虽然我国人脸识别技术起步较晚，但是在短短的几年内为广大人所知。我们

平时看到的人脸识别技术运用最多的应该是在电影中：即将拍到的面部图片输入到计算机，然后与计算

机中的面部图像资料进行比对，并找出与之相对的资料和记录。由于人脸识别技术拥有以上的诸多优势

所以人脸识别技术将成为一个活跃的研究领域。

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研究人脸识别在应用和技术研发上都有重要的意义：一是可以将研发出来的技术为社会服务，为复

杂领域提供服务，也可以为国家的安全保障服务；二是满足智能识别技术的应用需求。人脸识别系统的

建立，利用计算机的来实现人脸的自动识别有着广泛的应用领域和诱人的应用前景。同时人脸识别与其

他的人物识别技术（DNA检测、虹膜等）相比有如下的优点：采用的是自动识别方式，无需人工参与

人脸图像的采集不需要与被检测人发生接触，可以在不惊动被测对象的前提下进行[4]；人脸识别技术的

图像采集只需要简单的输入设备就可以完成，如摄像头、相机、手机等都能完成，所以人脸识别在实现

的过程中成本低，容易实现。

1.2人脸识别国内外研究现状

（1）国外研究现状

近年来世界上很多国家都在研究人脸识别技术，尤其是日本，欧洲和美国在这个领域的研究较早，

但是真正取得巨大突破的还是在20世纪末期，之所以取得如此成就是因为高性能计算机的出现，从而

引领人脸识别技术真正的进入自动识别阶段。国外的很多大学都在深入研究人脸识别技术，而且他们研

究的领域也是非常的广泛，其中有从认知科学和心理学来研究人脸识别机制的，如美国的Texas at

dalls大学的Toole和Abdi小组，主要是从感知科学来研究人脸规律；英国很多大学的研究小组从人脸视

觉角度来研究人脸规律；还有从生理机制和神经网络机制来研究人脸识别的方法。不管是从哪方面来研

究，最终的研究方向还是从将数字化图像输入计算机来识别人脸的研究方法。

通过查阅国外研究人脸识别的相关文献，得到国外在人脸识别中主要是从以下的几个当面来研究：

神经网络的识别方法、基于动态链接结构的弹性图匹配方法；基于几何特征的识别方法人脸面部图像识

别方法；基于模板匹配的的人脸识别方法；基于K-L变换的特征脸识别的方法。而且基于K-L变换的特征

脸识别的方法广泛的应用，本文的研究也使用这个方法。

（2）国内研究现状

目前我国的人脸识别技术的研究主要集中在三种类型的研究方法:基于几何特征的人脸自动识别方

法、基于代数特征的人脸自动识别方法、基于连接机制的人脸正面自动识别方法[5]。

四川大学教授周激流实现的人脸识别系统，是具有正反馈机制，利用积分投影提取人脸特征，并用

于识别的，以获得满意的效果。他还试图以“稳定视图”为特征提取方法，即识别系统包含3D的信息，

他对人脸侧面投影影识别做了一定的研究，以确定一个图像轮廓外形特征研究，并实现了正，侧面互相

参照的人脸识别系统。

清华大学的彭辉和张长水在特征脸提取方法上做了进一步的扩展，即利用类间散布矩阵的作为特征

矩阵，这个方法的提出大大降低来图像在投影时的矩阵维度，同时该方法还有保持图像的识别率，从而

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可以保证图像的质量，并且该方法还可以减少计算难度。

张辉、周鸿翔和何振亚采用主成分分析的神经网络，利用冗余和重量的照片和人脸特征提取与识别

方法。使用这种方法的少量提取的特性，并且计算数据的成本更小，较好地实现了大量样品存储和快速

人脸识别。

1.3 课题主要研究方向及解决的主要问题

近年来涌现出很多关于人脸识别技术的方法人脸识别的方法，但是每种方法都有各自的优缺点，通

过综合分析各种方法的优缺点以及在生活中的实用价值，本课题主要从人脸面部特征来识别人脸的方法

不涉及感知和心理分类方面，即采用的是基于代数特征的识别方法，也称为P C A（ P rincipal

Component Analysis)[6]。PCA是目前在实际应用中使用得最多的一类方法，其主要原因是由于该方法对

角度，表情等因素都具有一定的稳定性，且对于光照而言，似乎效果并不太明显[7]。

人脸识别系统主要有以下功能模块组成：预处理模块，人脸器官定位模块，特征提取模块，人脸图

像识别模块

图

1.1人脸识

别系统结构框架

（1）图像样本库的建立。本识别系统是利用软件仿真的方法来模拟人脸识别，首先对图形库的样

本进行预处理，包括对样本图灰度化处理、二值化、图像均衡化处理以及图像噪声去除等。经过处理后

的图片利用PCA的特征提取方法产生样本库，可以对输入的图像进行对比并输出识别结果。

（2）待识别图像的预处理。当有需要识别的图像输入时，首先要进行预处理。处理的目的是去除

噪声，得到我们需要的有用信息。其包括的步骤有：去除图像灰度化、二值化、均衡化和去除噪声等。

（3）人脸识别。识别的目的是将待识别的图像与样本库的图像进行进行匹配，也就是说将待处理

的图像特征与样本库的图像特征进行比较，看是否有相一致的特征和相似的特征，从而达到识别的效果

识别要完成得任务是：人脸辨别，即输入的图像特征与样本库中哪个图片特征相一致，识别的过程是一

对多的识别；被识别的人脸确定，即被辨别出来的人脸身份是否属实，是一对一的辨别过程。人脸辨别

的工作要比人脸确认的工作要复杂得多，因为人脸辨别涉及到大量数据的匹配，在大量数据的检索和比

对中，识别的效率和识别的精度是两个非常重要的指标。人脸确定是人脸辨别的简单化，人脸辨别的结

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摘要：

第1页共24页1长江师范学院本科毕业设计（论文）·图像处理技术在人脸识别中的应用研究1引言随着我国信息技术的快速发展，诸多领域对人脸识别的迫切需求，所以人脸技术在各方面得到广泛应用，这是引起人脸识别就是在当今社会被重视的原因。加上社会的需求和发展的需要，所以在最近几年人脸识别技术在取得突破性的进展，特别是PCA人脸识别技术。人脸识别技术与其他生物识别技术（如指纹识别、签名识别、基因识别等）相比，具备以下的优点：识别精度高、速度快隐蔽性好；直观性突出；通用性好等。人脸识别已经向自动识别和模式识别的方向发展，它是通过采集和分析比较人脸面部特征信息进行人脸识别的计算机技术，这种人脸识别技术从多个领域...

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