5。5 人脸识别 18

5。6 显示人脸识别结果 18

参 考 文 献 22

致 谢 23

附录 24

1   前言

现代生活中充满智能科技。如何确保信息安全已成为非常重要的事，一般的身份鉴别 方式已无法满足要求。目前，人体的生物特征识别技术，由于其具有高效率，稳定性，快 捷性和独特性的特点，逐渐成为一个热门的领域。生物识别技术主要对人体的共有特征进 行识别来实现身份验证，这些特征比如有：指纹，虹膜，人脸等，从而避免了传统鉴定方 法的缺点。

与传统的身份识别方法对比，人脸识别拥有以下三种突破性优点： 第一，自然性，就是说鉴别方法和人们自身进行个体识别时运用的身体特征一样，通论文网

过观察并比较其面部特征来区别及辨认身份，拥有自然性的身份识别方式还包括语音识别 以及体形识别，而指纹和虹膜识别等由于人们无法通过这样的特征来识别他人，所以不具 有自然性。

第二，非强制性，被检测到的人脸特征可以间接获得而不被被测试者发现，与指纹或 虹膜识别不同，人脸识别利用可见光来获取面部图片信息，而不用红外光或电子压力传感 器来获取指纹或虹膜等特征，人们很容易察觉这些特殊的信息采集方式。

第三，非接触性，与其他身份识别技术相比，人脸识别时用户不用和检测设备相接触， 可以同时满足很多人脸图像的分拆、判断及鉴别[1]。

总之，在现今计算机模式识别的研究中，人脸识别成为了研究较多的课题，在各类对 身份验证有需求的领域，例如安全检查，军事验证，商业等身份验证上都拥有着很令人瞩 目的前景未来。对人脸识别的研究在理论以及实际应用方面都拥有着较好的价值。

2   人脸识别技术

2。1   人脸识别技术研究内容

人脸识别主要包括对人面部特征进行提取与处理，人脸识别的方式主要由以下四部分 构成：

1。人脸检测与定位：判断被测对象中是否包含人脸，并从被测对象中提取出人脸图像。 因为人脸的变化相当复杂，而且光线强弱、人的面部表情、人的头部遮挡物、头的旋转角 度、年龄等对识别结果都有不小的影响，所以人脸检测与定位是个一个相当复杂的技术[2]。

2。对人脸图像的预处理：在鉴别人脸图像之前，对其采用不同方式的处理来增强它的 特征信息。一般比较常用的预处理方法有灰度变换、直方图均衡化、图像的几何校正以及 图像的锐化与平滑等。

3。人脸特征信息的提取：主要方法是提取出能代表整个人脸的最主要的特征信息。作

为主要的特征信息，要能够还原出原本的被测人脸，且具备唯一性。主要的人脸描绘方式 有：对人脸的几何特征的捕捉、神经网络系统、人脸的特征脸的提取、人脸模板匹配等。 4。人脸识别：将待测试的人脸图像和预存人脸数据库中的图像进行对比，然后比较两 者在各自特征脸空间上的距离，寻找出与被测图像差距最小的图像，然后输出图像完成对

于人体的身份鉴定。 总的来说，人脸识别的目的是让计算机具有通过对人脸的特征进行分析来实现鉴别身

份的功能。具有很大的实用价值。

2。2 PCA算法人脸识别的MATLAB实现代码(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_86326.html