人脸识别技术论文

人脸

人脸别识术介绍技201年66月

人脸

目录第部一分

人脸别识原理人 识脸别的应用景场人脸识别算法二第分部第三部分

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人脸

物生别技术

生识物特征生理特征 hwaty o huav?e-像 人DN-A-虹膜 - 纹指行为征 w特ha tou yo?-笔d 迹-态 步身体-味 气-键节按奏 “后习天惯”“与生俱”来

2--

人脸

人脸别识技术生物识技术就是别通过算机与计学光声学、、物生传 感和生物器统学计理原高等技手段科密结合，利切用 体人有的生固特性理(如，纹指声、、人像、纹虹等膜)和为行征(特如迹、声笔、步音态等来进)行人身份个的定。 鉴其中人脸识是指人别面的五官部及以廓的轮布。分这些布分特征因人异，与生俱来。相对于其他而物生识别术技，人识脸别具有侵扰性，无需干扰非们人的正常行为就能较好 地达识到效果。别由于用采脸识别技人术的设 可备随意以安放，备的设安隐蔽性非常放，能远好距 非离触接速锁定目标快识别对，象此因脸人识技术 别被国外泛广应用到公安众防统中系应用，模规大。庞-3-

人脸

生物别技术比较识误率 认脸人识 别指识纹别掌纹 别 识 很低 低低认拒 <0率2 .% 55

%用易 性非好常好 用困使难

理处速度人 <1秒 5秒 /-15秒

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摘 要

人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式，它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性，使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛，并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题，其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；所有的人脸结构高度相似，而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多，其中关键的是特征提取和分类方法，本文就以此为重点进行了相关研究。

主要工作包括以下几个方面:

1．在人脸图像特征提取方面，提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法；

2．在优化ICA算法方面，提出了一种改进的FastICA算法，该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数，进一步加快了收敛速度；

3．建立了SVM/HMM的混合人脸模型。

关键词：人脸识别主分量分析；独立分量分析；隐马尔可夫模型；支持向量机

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Abstract

Face recognition has very lagre academic and praetieal val

人脸识别实验

一、实验要求

1.选择任一人脸数据库

2. 查找人脸识别文献，写简单综述 3. 选择方法，完成实验

二、实验原理

1、人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 2、．PCA

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n′m 的数据矩阵，n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面

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模式识别典型应用案例 —人脸识别技术研究进展

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提纲 Part I :人脸识别研究概述– – – – 是什么：问题描述、基本概念、涉及学科领域 为什么：要做人脸识别？ 怎么做：人脸识别原理及主要技术方法简介 相关知识、背景材料

国际知名研究机构/人员 主要商业系统及其技术特点 主要人脸数据库、性能评测体系

– 总结：人脸识别的发展现状(State-of-the-art) – 展望：Quo Vadis?

Part II:JDL在人脸识别领域的研究状况– JDL人脸识别研究组的过去、现在和将来 – 加入JDL,加入人脸组，你准备好了吗？

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Part I :人脸识别研究概述

人脸识别的基本问题描述、 基本概念、应用背景、涉及的学科

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问题描述与分解、基本概念、 涉及学科领域 输入– 数字图像或者数字视频序列

摄像设备：摄像机、数码相机、摄像头等等 扫描仪 其它来源的图像/视频文件…

三类系统的不同输出– 人脸检测：有没有人脸？ – 人脸识别：这是谁的脸？ – 人脸确认：这是Mona Lisa的脸吗？

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识别问题 vs 确认问题输入视频、数字图像文 件、扫描仪照片输入 声明的用 户身份 输入视频、 数字图像文

第5卷(A版)　第11期2000年11月

中国图象图形学报

JournalofImageandGraphicsVol.5(A),No.11

Nov.2000

人脸识别技术综述

张翠平

苏光大

(清华大学电子工程系“智能技术与系统”国家重点实验室图形图象分室,北京　100084)

摘　要　首先对计算机人脸自动识别技术的研究背景及发展历程做了简单回顾,然后对人脸正面像的识别方法,按照识别特征的不同进行了分类综述,主要介绍了特征脸(Eigenface)方法、基于小波特征的弹性匹配(ElasticMatching)的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型(FlexibleModel)以及传统的部件建模等分析方法.通过对各种识别方法的分析与比较,总结了影响人脸识别技术实用化的几个因素,并提出了研究和开发成功的人脸识别技术所需要考虑的几个重要方面,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向.关键词　人脸识别　特征脸　小波特征　形状无关模型中图法分类号:TP391.41　　文献标识码:

　　文章编号:1006-8961(2000)11-0885-10A

HumanFaceRecognition:ASurvey

ZHANGCui-ping,SUGuang-da

(ElectronicEng

第5卷(A版)　第11期2000年11月

中国图象图形学报

JournalofImageandGraphicsVol.5(A),No.11

Nov.2000

人脸识别技术综述

张翠平

苏光大

(清华大学电子工程系“智能技术与系统”国家重点实验室图形图象分室,北京　100084)

摘　要　首先对计算机人脸自动识别技术的研究背景及发展历程做了简单回顾,然后对人脸正面像的识别方法,按照识别特征的不同进行了分类综述,主要介绍了特征脸(Eigenface)方法、基于小波特征的弹性匹配(ElasticMatching)的方法、形状和灰度模型分离的可变形模型(FlexibleModel)以及传统的部件建模等分析方法.通过对各种识别方法的分析与比较,总结了影响人脸识别技术实用化的几个因素,并提出了研究和开发成功的人脸识别技术所需要考虑的几个重要方面,进而展望了人脸识别技术今后的发展方向.关键词　人脸识别　特征脸　小波特征　形状无关模型中图法分类号:TP391.41　　文献标识码:

　　文章编号:1006-8961(2000)11-0885-10A

HumanFaceRecognition:ASurvey

ZHANGCui-ping,SUGuang-da

(ElectronicEng

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

摘要

摘 要

随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。

人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。

关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器

河北工程大学毕业论文

Abstract

As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteri