论文总字数：21372字

摘 要

随着社会的发展和技术的更新，人们迫切需要一种方式来对个人身份进行快速高效的验证，而其中最自然又最直接的手段就是利用人脸的特征进行身份识别。人脸识别系统比通过人体其他生物特征进行识别的系统更具有方便性和友好性，并且也更容易被用户所接受，因此它的应用领域更加广阔^[1]。

本文提出了基于Fisher线性判别的人脸识别方法，完成了基于OpenCV的人脸识别软件的编写。本软件主要用到的图像处理技术是：灰度色彩转换、归一化尺度和直方图均衡化。在识别前，需要先对图像进行灰度色彩转换等一系列的处理，然后对人脸进行定位，特征值提取，以识别人脸。经过测试，该软件在正常光照情况下能够准确地识别出人脸。本文围绕如何编写以及使用该程序作了详细的说明。

关键字：人脸识别;Fisher判别;OpenCV;图像处理；

Abstract

As the developments of the society and the progress of the technology, there is an urgent need for a fast and efficient way to recognize personal identity, and the most natural and direct way is face recognition. compared with other biometric recognition systems, face recognition system is much more convenient and friendly, it is also more easily to be accepted by users and has a broader field of application.

This paper presents a face recognition method based on Fisher linear discriminant, and completes the preparation of face recognition software based on OpenCV. The main image processing technology used in this software are gray color conversion, normalized scale and histogram equalization. Before recognition, the first step is to carry out a series of processing including gray color conversion, etc. And the next step is face localization, extract feature eigenvalues, recognition and other operations. After testing, the software under normal illumination conditions can accurately identify the face. This paper focuses on how to compile and use the program in detail.

Key words: Face Recognition; Fisher; OpenCV; Image Processing

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪 论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究方法现状 1

1.2.1 国外研究方法现状 1

1.2.2国内研究方法现状 3

1.3 当前人脸识别技术存在的主要问题 3

1.4 本文研究方法 3

第二章 系统分析与设计方案 4

2.1 可行性分析 4

2.1.1 技术可行性 4

2.1.2 操作可行性 4

2.2 需求分析 4

2.2.1 应用程序的功能需求分析 4

2.2.2 开发环境需求分析 5

第三章 技术原理说明 6

3.1 OpenCV介绍 6

3.2 Fisher判别方法 6

3.3人脸检测 8

3.4人脸识别 9

3.5收集并且训练人脸 9

3.6灰度色彩转换 10

3.7归一化尺度 11

3.8直方图均衡化 11

第四章 系统设计 12

4.1 设计思路 12

4.1.1 系统流程图 12

4.1.2 系统逻辑 13

4.2 系统实现 14

4.2.1 人脸检测 14

4.2.2 人脸预处理 14

4.2.3 收集并训练人脸 14

4.2.4 人脸识别 15

第五章 实验结果与分析 16

5.1 素材 16

5.2 软件展示 16

5.3 软件测试 19

第六章 总结与展望 20

6.1 工作总结 20

6.2 心得体会 20

致 谢 21

参考文献 22

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

当今社会在不断地发展，人们在生活的各方面都对快速并且有效的身份验证方式有着迫切的需求，在最近的几十年中，生物特征识别技术发展得非常快速。生物特征是人内在的一种属性，它具有明显的个体差异性和很强自身稳定性，用其来进行自动身份验证的效果十分理想。目前研究人员经常用到和生物特征相关的识别技术主要包括以下几个：人脸识别，视网膜识别，指纹识别和步态识别等。相对于其他常用的识别方法而言，人脸识别技术不会让使用者存在任何心理恐惧或者障碍，更容易被用户所接受，也更加方便友好，因此，人脸识别技术得到了广泛地研究和应用。除此之外，对于人脸识别出来的结果，还能够对此作进一步的分析，能够得到被检测人员的表情，年龄和性别等更多额外的信息，人脸识别技术的用途得到了很好地扩展。人脸识别技术目前主要被应用于以下地方： 

（1）公安部门可以在他们的档案系统里存储犯罪嫌疑人的照片，当发生刑事案件的时候，工作人员可以从犯罪现场或通过其他途径得到某一犯罪嫌疑人的照片或者他（她）的面部特征描述后，通过档案系统可以迅速查找并锁定犯罪嫌疑人，这在很大程度上提高了他们的办事效率和准确性。 

（2）在像火车站，机场等许多场合，检验某个人的身份信息常用的手段是验证身份证件，而人们可以利用身份证、学生证等证件上的照片，同时运用人脸识别技术，这样子就可以通过人工智能来完成识别身份的工作，从而实现智能化的管理，减轻工作人员的负担。    

（3）在银行、超市、商场等场所，都会设有二十四小时的视频监控。如果有异常情况发生或出现陌生人闯入的情况，需要对发生地点采取实时跟踪、监测、识别和报案等措施。这就需要进行详细地分析采集到的图片，同时还会用到对人脸的检测、追踪和辨认识别等技术。   

（4）在入口处的监控，这不仅仅包括了在住所、大楼等入口处进行安全检查，还包括在允许进入计算机系统或者情报系统之前对身份进行识别。 

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