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武汉科技学院毕业设计（论文）开题报告

课题名称

人脸的识别

院系名称

计算机科学学院

专业

计算机科学与技术

班级

计科051

学生姓名

胡剑波

一、研究背景和意义

在实时的人脸识别和表情识别系统中，人脸检测是系统实现的基础和前提，人脸检测效果会直接影响系统识别效果。近几年来，随着网络的发展，视频会议和远程教育逐渐变成了现实。在这类应用中，人脸的检测和跟踪也是其中不可缺少的一个过程，因而成为技术热点，出现了许多新的算法。

人脸检测是指在图像或视频流中确定所有人脸的位置、大小的过程，其应用已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。

人脸检测包含于人脸识别中，从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。在大多数的场合中由于场景较复杂，人脸的位置是预先不知道的，因而首先必须确定场景中是否存在人脸，如果存在人脸，再确定图像中人脸的位置。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种各样遮挡等因素都会使人脸检测问题变得更为复杂。人脸检测的主要目的是在输入的整幅图像上寻找人脸区域，把图像分割成两个部分－人脸区域和非人脸区域，为后续的应用作准备。它关系到后续识别工作中能否正确进行，并保障最终识别结果的可靠性。

二、所属领域的发展状况

人脸识别的研究始于20世纪60年代末，最早的研究见于参考文献，Bledsoe以人脸特征点的兼具、比率等为参数为特征，建成了一个半自动的人脸识别系统。而且早期人脸识别研究主要有两大方向：一是提取人脸集合特征的方法，包括人脸部件归一化的点间距离和比率，以及人脸的一些特征点，如眼角、嘴角、鼻尖等部位所构成的二维拓扑结构；二是模板匹配的方法，主要是利用计算机模板和图像灰度的自相关性来实现识别功能。Berto在1993年对这两类方法作了较全方面的介绍和比较后认为，模板匹配的方法优于几何特征的方法。

目前的人脸识别研究也主要有两个方向：其一是基于整体的研究方法，它考虑了模式的整体属性，包括特征脸（Eigenface）方法、SVD分解的方法、人脸等密度线分析匹配方法、弹性图匹配（ElasticGraphMatching,EGM）方法、隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）方法以及神经网络的方法等；其二是基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其他描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量。这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，尔基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。有文献认为，基于整个人脸的分析要优于基于部件的分析，理由是前者保留了更多的信息，但是这种说法值得商榷，因为基于人脸识别部件的识别要比基于整体的方法来得直观，它提取并利用了最有用的特征，如关键点的位置以及部件的形状分析等，而对基于整个人脸的识别而言，由于把整个人脸图像作为模式，那么光照、视角以及人脸尺寸会对人脸识别有很大的影响，因此如何能够有效的去掉这些干扰非常关键。虽然如此，但对基于部件分析的人脸识别而言也有困难，其难点在于如何建立好的模型来表达识别部件。近年来的一个趋势是，将人脸的整体识别和特征分析的方法结合起来，如KinManLam提出的基于分析和整体的方法，AndreasLanitis提出的利用可变形模型（FlexibleModel）来对人脸进行解释和编码的方法。

计算机人脸识别技术是近20年才逐渐发展起来的20世纪90年代更成为科研热点。近几年来关于人脸识别的研究有了很大的进步，国际上发表有关论文的数量大幅增长。

三、课题的研究内容

1．了解人脸识别的内容和用途。

2．?学习和研究实现方案中所需要的人脸识别关键技术和软件工程技术。

3．用软件工程的方法，设计一个人脸检测系统。

?4．总结整个设计研究过程进行，撰写毕业论文。

四、研究方法

采用肤色的人脸检测方法来实现对静态图片的人脸的定位。通过读取文件，对文件大小的判断来决定是否适合进行人脸检测，如果可以，则读取头文件，获得图像的基本信息，然后实现RGB格式到YUV格式的转化，实现皮肤颜色的建模。再通过处理获得人脸区域的位置。然后对人脸区域中人眼、人嘴巴的检测与定位来实现勾绘人脸。

五、研究手段

本次设计所用的开发工具是MicrosoftVisualC++6.0。VisualC++6.0是Microsoft公司推出的一种可视化编程工具。它支持多平台和交叉平台的开发，将各种编程工具如编辑器、连接器、调试器等巧妙的结合在一起，构成一个完美的可视化开发环境。用户无需通过繁杂的编程操作，即可完成Wi