人脸检测毕业设计篇一：毕业设计+人脸识别完整版摘要人脸识别技术是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸识别的技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的．本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法，对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论，最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望。关键字：人脸识别，特征定位，特征提取ABSTRACTNowadaysthefacerecognitiontechnologyisahotissueinthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligence．Althoughthisresearchalreadyhasalonghistoryandmanydifferentrecognitionmethodsareproposed，thereisstillnoeffectivemethodwithlowcostandhighprecision．Humanfaceisaxxplexpatternandiseasilyaffectedbytheexpression，xxplexionandclothes．Inthispaper，somegeneralresearcharediscussed，includingmethodsoffacedetectionandlocation，featuresabstraction，andfacerecognition．Thenweanalyzeandforecastthefacerecognition’sapplicationanditsprospects．Keywords:FaceRecognitionTechnology,Facelocation，Featuresabstraction第1章绪论所谓人脸识别，是指对输入的人脸图像或者视频．判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并且依据这些信息，进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸的身份。人脸识别研究涉及的范围广泛，内容涉及模式识别、计算机视觉、图像处理、人工智能等方面。人脸识别还涉及到神经网络等学科，也和人脑的认识程度紧密相关。这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。1.1人脸识别技术的研究意义人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。1.2国内外的研究现状人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞奇技术开发股份有限公司在20XX年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70%。美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并且FAR为49%。在美国的进行的公开测试中，FAR，为53%。美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法。这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。在机场开展的测试中，系统发出的错误警报太多，国外的一些高校（卡内基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）为首，麻省理工大学（MassachusettsInstituteofTechnology）等，英国的雷丁大学（UniversityofReading））和公司（Visionics公司Facelt人脸识别系统、Viiage的FaceFINDER身份...