论文总字数：17680字
摘 要
随着AI智能科技的迅速发展以及人们对社会安保的重视，社会各领域对于身份识别技术的需求日益增长，人脸识别技术已然成为计算机视觉研究领域的热门话题。人脸识别作为一种生物特征，相对于其他生物特征而言，它能更便捷的获取并识别，因此人脸识别技术不会让用户产生消极情绪，更能被用户所接受。本文介绍了基于MATLAB的图像预处理方法和利用图像用户界面来实现人脸图像识别匹配的系统仿真。根据YCbCr色度空间的颜色分布范围设置阈值，将图像灰度转换将彩色图像转换为灰度图像从而实现边缘的目标区域分割，排除干扰因素，然后通过目标区域面积等方法进行人脸定位，最后通过MATLAB图像用户界面完成图像的匹配与识别。该技术具有深远的发展前景，可广泛应用于门禁安保系统、交通安全检测系统、智能科技产品防盗系统和国防军事安全系统等。关键词：MATLAB软件，灰度图像，边缘检测，图像用户界面
Abstract: With the rapid development of AI intelligent technology and people"s attention to social security, the demand for identity recognition technology in various fields of society is increasing. Face recognition technology has become a hot topic in the field of computer vision research. As a biological feature, face recognition is more convenient to acquire and recognize than other biological features. Therefore, face recognition technology will not allow users to generate negative emotions and be more acceptable to users. This paper introduces the image preprocessing method based on MATLAB and the system simulation using image user interface to realize face image recognition and matching. The threshold is set according to the color distribution range of YCbCr color space, and the image is converted into a gray image by image gray-scale conversion so as to realize the segmentation of the target region of the edge, eliminate interference factors, and then perform face location through methods such as the target area area. Finally, the image matching and recognition are accomplished through the MATLAB image user interface. The technology has far-reaching development prospects and can be widely used in security systems for access control, traffic safety inspection systems, intelligent technology product anti-theft systems, and defense military security systems.
Keywords: MATLAB software,grayscale image,edge detection, graphic user interface
目 录
1 绪论 1
1.1 课题背景及意义 1
1.2 应用前景 1
2 系统总体设计方案 2
2.1 设计内容 2
2.2 系统整体框图 3
2.3 人脸图像获取 3
3 MATLAB图像预处理 4
3.1 人脸图像的读取与显示 4
3.2 图像类型的转换 4
3.3 图像增强 5
3.4 灰度图像平滑与锐化处理 6
3.5 边缘检测 7
4 人脸检测定位 8
4.1 人脸检测定位方法 8
4.2 人脸定位公式 9
5 特征提取选择 10
5.1 特征点选取 10
6 匹配与识别 11
结论 13
参考文献 14
致谢 15
附录A：MATLAB人脸检测定位程序： 16
附录B：人脸识别匹配源程序 18
1 绪论
1.1 课题背景及意义
在20世纪60年代，布莱索.海伦和查尔斯.比松第一次利用电脑识别了人脸，但是由于当时的计算机技术水平有限，所以研究进展缓慢；在80年代后期，计算机图像处理技术发生了进展性的突破，该技术为人脸识别的研究奠定了基础；在90年代后期，计算机人脸图像处理终于真正进入到初级的试用阶段，市面上浮现出了一些商业计算机特征识别系统。直到2001年美国遭遇恐怖袭击事件后，世界各国意识到身份验证技术在国防安保中能起到重要的作用，因此该技术得到了各个领域的重视。比较其他特征识别技术，人脸识别技术隐蔽性更好，所以该技术很快应用到国防反恐领域。经过多年的研究探索，人脸识别技术在各个方面取得了丰硕的成果，这些研究取得的成果将进一步推动身份识别技术的发展。
人脸识别系统的成功运行取决于两个重要方面：第一是否拥有高端核心算法；第二是否能在识别率范围内具有一定识别速度的得到结果。人脸识别系统涵盖了视频图像处理、计算机识别、计算机模型等多种专业知识，并且结合了中间值理论知识的实现，核心技术的掌握也将标志着人脸识别系统从弱人工智能转化为强人工智能。
人脸识别相对于其他特征识别更具有挑战，由于人脸图像在识别过程中会受到很多外界因素干扰，例如自然成像光线，面部表情，图像尺寸等，这些影响就使得研究者要不断地优化人脸识别系统。成功创建出人脸识别系统会给其他特征识别遇到类似问题提供重要启示。
1.2 应用前景
如今人脸识别技术已经相对成熟，该技术在各个领域起到了重要的作用，例如国防反恐、考勤系统、边检门禁等。我国863项目“人脸识别核心技术”明确指出人脸识别技术得到了初步的应用阶段，这也标志着我国在该领域也取得了丰硕的研究成果，根据目前该技术在各个领域中的应用，可以预测到未来人脸识别会有更广阔的发展前景。如表1.1中已列举部分应用前景：
表1.1应用前景
应用领域 | 技术优势 | 存在问题 |
个人身份验证，身份证，信用卡，护照，驾照 | 图像质量好 剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：17680字
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