基于matlab的人脸识别系统设计与仿真

论文总字数：11516字

摘 要

：人脸识别涉及到图像处理，模式识别，计算机视觉等多个研究领域，具有广阔的应用前景，是当前研究的热点技术之一。本论文基于MATLAB设计人脸识别系统，该系统通过对人脸图像预处理，提取人脸图像特征，进行人脸识别。系统仿真结果表明，基于MATLAB的人脸识别系统具有识别率高、步骤简单、使用方便等特点。

关键词:人脸识别,Matlab,数字图像处理

Abstract: Face recognition involves image processing, pattern recognition, many research field of computer vision, and has broad application prospect, is one of the hot technologies of current research. The face recognition system based on MATLAB design, this system based on face image preprocessing, the feature extraction of face images, face recognition.Simulation results show that, MATLAB face recognition system has the characteristics of high recognition rate, simple procedure, convenient useand so on.

Keywords: face recognition,matlab,image processing

目 录

1 绪论 4

1.1 研究背景 4

1.2 本文研究的问题 5

1.3 识别系统的构成 5

1.4 论文的内容及组织 7

2 图像处理的MATLAB实现 7

2.1 MTLAB简介 7

2.2 数字图像的处理及过程 7

2.3 利用MATLAB实现图像处理功能 9

3 基于MATLAB的人脸图像识别系统 12

3.1 系统简介 12

3.2 系统的基本机构 12

3.3 人脸检测定位算法 12

3.4 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 16

总结 18

参考文献 19

致谢 20

1 绪论

首先本章提出了本文的研究背景及应用前景,阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题。接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成，最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。

1.1 研究背景

自70年代以来，科学技术得到了飞速的增长，各类仿生技术逐渐兴起，而人们对于人类的眼睛的研究也愈来愈深刻，逐渐发展成人类视觉技术。对人脸图像的机器识别人们了投入很大的热情，并形成了一个全新的研究领域，人脸图像识别。这一领域除了重大的理论价值外，也兼具实用价值。

由于每个人的DNA的独一无二，除了双胞胎外，几乎就不会有两个人拥有一模一样的的外貌了。就凭借这点，可以来判断和确定一个人的身份。其实在人脸识别之前，已经有很多在人类指纹上进行鉴定的仪器和工具了，而指纹识别的应用也越来越广泛了，尤其是一些安检部门，比如银行，派出所之类的。而一些安检部门使用的技术，比如DNA鉴定和指纹识别，虽然发展的已经比较成熟了，但是它们都有着各种各样的缺点和局限性，最突出的就是他们都需要和被检测的目标实体有接触，然而人脸识别则完全不会有这个方面的困扰，它可以在远距离就能够对人类进行检测和识别。因此方便性得到了大大的提升，如果和现有的指纹识别以及DNA鉴定相互合作和补充，则可以完美的提升检测的准确率和广泛性以及方便性。因此，其必然会随着科技的发展拥有更大的实际研究意义。不过与指纹识别不同的是，人脸识别系统的发展更加复杂困难和更加具有挑战性，主要还是因为人脸会收到很多的感染因素：人脸的表情的多样性，喜怒哀乐，同一个人的面部表情丰富程度远远超过字面的描述，就算是不考虑面部表情，在对人脸进行照相识别的过程中，光线也会有很大的影响，如光线过暗则会直接导致取样的失败。当上升到图像的层面。也会出现因为各种设置，导致同意相片的尺寸跟角度和旋转程度有巨大的差异，使得同一个人，在不同的时间地点由不同的人物进行的取样，结果可能都会不一样，这种复杂的困难条件。在面对种种困难的情况下，如何克服困难，去实现人脸图像的识别，就成为了一件非常具有挑战性的事情。

其实在国外，人脸识别的研究早就出现了，而且目前也有识别系统在使用，只不过对于成像的条件要求过于苛刻，所以应用的范围比较窄，而国内现在很多的研究所也不甘落后，在这个方便的进行了大量的研究和探索，并有大的突破，取得了许多骄人的成绩。人脸图形识别系统，除了重大的理论研究价值以及高难度的挑战性，其实还是有很多潜在的应用前景的。由于人脸识别的特殊性，比如不必接触就可以取得样本，很多场合，人脸识别要比指纹识别，眼睛虹膜识别等更加方便。

下图就是未来可以预见的一些应用前景。

表1.1 人脸识别的应用

应用	优点	存在问题
各银行信用卡，各种个人身份证件等	目标图像范围固定 分割易于操作 图像质量好	将目前所有证件图像输入数据库较为困难
嫌疑犯照片匹配	可用图像数量充足	图像质量不统一、巨大图像库的管理困难
互联网	群众参与度较高 采集到信息价值也较高	甄选互联网上虚假人脸图像较为麻烦
银行	对进入银行的人自动识别，安保效果好	无法进行图像分割、图像质量也不好
人群监测	图像质量高 可利用摄像图像	无法自由分割图像 图像质量低、没有较高的实时性

1.2 本文研究的问题

首先，本文主要的研究，分为以下几个部分，首先是图像的选取。这其中需要用到的就是本文的核心软件——MATLAB软件的图像处理功能，该软件能够对已知的人脸图像进行处理，然后将其直接应用到人脸识别系统之中。

之后就是总结了些常遇到的图像处理方案，并且对这几种图像处理方法进行了分析。而这套用于人脸识别处理的系统，则是在大量的数据处理之后利用MATLAB来实现的的。

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