摘要科技高速发展的现代,以往普通身份识别(如密码、证件卡等)容易丢失、易被盗窃等问题正越来越多,已经不能满足人们正常的生活需求。面部识别技术是通过使用识别系统检测出人脸,从中提取出关键特征,通过和已收录的人脸进行比较,从而进行科学的操作。这种技术相比往的身份识别系统,有着高安全性、高可靠性、识别效率高等优点。人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外,还其有许多潜在的应用前景。84445

运用MATLAB进行人脸识别的主要方法步骤为:(1)编写程序可用摄像头进行人脸的采集;(2)把图像进行灰度化、均衡化处理、二值化、形态学处理等一系列操作,完成图像的预处理操作;(3)把人脸的特征点检测并且提取出来,这些特征点通常是指人类的五官,然后计算这些特征点的各项比例,把该测试者的姓名和特征点的比例保存到建立的数据库中,以待下一步处理;(4)通过把测试者人脸图像与人脸数据库中的所有已保存的人脸图像数据库进行比对,计算其最大相似度,最后给出测试者人脸的身份信息。经过测试后,识别正确率为65%。

关键词:图像采集;图像处理;特征提取;人脸识别

Abstract

With the rapid development of technology, the traditional identification (such as passwords, identity cards, etc。) easily lost, easily cracks and other problems gradually exposed, can not meet the various security needs。 Face recognition technology is the use of computer analysis of human face and extract the effective identification information, by comparing the face database to manage and control technologies, and conventional identification systems to improve the reliability compared to safety precautions。 Face Recognition addition of great theoretical value and challenging, but also it has many potential applications。

Face recognition using MATLAB main method steps: (1) programming available camera for face capture; (2) the image graying, eliminate noise binary series of operations, the completion of the pre-image processing operation; (3) the feature point detection face and extracted, generally refers to the feature points of human facial features, and then calculates the ratio of these feature points, the proportion of the test to save the name and feature points to database, pending further processing; (4) by testers face image and the face in the database all saved face image database for comparison, calculate the maximum likelihood。 Finally, testers face identity information。 After testing, correct identification rate of 65%。

Keywords: image acquisition; image processing; feature extraction; face recognition

     

目  录

第一章  绪论 1

1。1 研究背景 1

1。2 人脸识别国内外研究现状 2

1。3人脸识别技术存在的问题 3

1。4 人脸识别技术的应用领域 5

1。6 本文研究内容 6

1。7 本章小结 7

第二章  基于MATLAB的图像处理 8

2。1 MATLAB的简介 8

2。2 数字图像处理的优点 8

2。3 MATLAB图像处理的过程 9

2。3。1 图像处理的基本操作 9

2。3。2 图像类型的转换 9

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