1。1  人脸识别系统的研究背景

人脸识别系统最初的研究最初开始于20世纪60年代，在进行人工智能研究的过程中，人们希望能让机器能够完成人的指令并具有自己的判断，能有过分辨事物或者生物特征及处理一些事物的本领。但是人类非常简单的一些行为，对于机器来说却非常的困难。上个世纪80年代之后，计算机才开始得到发展，数字成像技术随之而兴起，直到90年代的后期，人脸识别算法的探索研究才初步成型。决定人脸识别系统研究的重要性因素在于否拥有优质的算法，人脸识别技术是集许多专业性的先进技术于一身的高新技术。

1。2  人脸识别系统的研究前景

随着21世纪社会的不断地进步发展，人类对于生活要求的提高和各方面的生活需求，使得人脸识别技术在最近的几十年的时间里得到了快速的发展。人脸作为人的一种内在的，不可替代的以及相对稳定的生物特性，成为了身份识别的重要依据之一。并且相对于指纹识别、虹膜识别、DNA这些识别的方法来说，人脸识别相对与的主观直接。在研究人脸识别技术的过程中，我发现除了其重要的基本理论知识外，人脸识别这块领域还具有非常大的实用价值。从市场上来看，随着国内的一些识别技术上的成熟，直到现在为止，这项技术被广泛地应用在了煤矿、楼宇、军队、银行、社会福利电子商务等各个范畴内，尤其是未来数码电子化越来越普及，且运用广泛，人脸识别技术的运用也会随之而增大，研究人脸识别技术除了其重要的理论知识外，还具有极其实用的价值。但是由于面部表情，眼睛、眉毛、嘴巴等一些可动的面部器官，给机器的识别技术带来了较大的挑战，人脸识别技术还有待于改善。加之通过改善人脸识别的技术也能够从中得到一些对于其他类似问题的启示。所以我觉得研究人脸识别技术在未来是非常有研究前景的。

1。3  人脸识别的系统构成

对于人类来说，对于各种物品、生物的识别就是一个天生的，自然的一个过程，而对于机器来说却不是十分的便捷。但对于越来越信息化的世界，我们希望机器也能拥有识别功能。那么比照人类，我们可以将摄像头，扫描仪等输入设备比作为机器的“眼睛”，使其能够辨识人脸。

从广义的来讲，由机器进行人脸识别的流程可以由图1。1来简单地表示。[1-3]

图1。1 人脸识别的过程

   （1）人脸图像的获取

人脸图像的获取在当今一般是通过机器的摄像头来采集的，通过摄像机采集的的人脸可分为两类：静态的人脸图像和动态的人脸录像。为了方便以及相对简单，本文中不考虑动态的真人识别，只采用静态的人脸图片来分析。

（2）人脸图像的检测

即为人脸的预处理，机器能够准确地在图像中找到人脸的存在以及人脸的位置和人脸的大小。但是当人脸受到光照、传输噪声、人面部的动作改变而扭曲等各种因素而影响。所以直接拍摄的图片一般不能直接用来进行使用，必须在原始的人脸图像上先进行灰度变换处理、滤波去噪、锐化等预先处理。

（3）人脸特征的提取来自优I尔Q论T文D网WWw.YoueRw.com 加QQ7520~18766

主要是根据人脸部的器官的形状，比较有特点的，如：眼睛、鼻子、嘴等。还有脸部的轮廓，各个器官间的距离几何等。然后再根据这些提取到特征进行某些特定的运算而得到全局特征及局部特征，然后对人脸进行建模。

（4）人脸图像的对比分析的验证和识别

人脸验证（Face Recognition）:相当于“是某人吗？”这个问题。它主要通过分析识别输入的人脸图像，通过对比已经给出的人脸图像，识别两张图像上的人脸是否为同一人。这一类型的识别方法主要是运用在大多企业政府安全系统中的身份验证的方面，例如：A公司需要刷卡加人脸识别进入公司。 MATLAB的人脸识别系统设计+程序(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_201860.html