车月勇——附属材料

中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院 毕业设计 (论文) 中国矿业大学（北京）本科生毕业设计（论文）附 属 材 料学 院 机电与信息工程学院专业班级 计算机科学与技术 2009级1班姓 名 车月勇指导教师 吴雅琴日 期 2013年6月目 录第一部分 开题报告第二部分 完成进度报告毕业设计 (论文)开题报告 机电与信息工程 学院 计算机科学与技术 专业课题名称：基于模式识别的人脸识别系统的研究 毕业设计(论文)起止时间： 2013 年3 月7 日6 月15 日(共17周)学生姓名： 车月勇 学号： 0910410103 指导教师： 吴雅琴 报告日期： 2013-04-15 说明：1. 本报告必须由承担毕业设计(论文)课题任务的学生在开学的第2周末之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。2.每个毕业设计(论文)课题撰写本报告一份，作为指导教师、系主任审查学生能否承担该毕业设计(论文)课题任务的依据，并接受学院的抽查。3.开题报告采用B5纸型，双面打印。1本课题所涉及的问题在国内(外)的研究现状综述目前，人脸检测这一问题最初是作为自动人脸识别系统的定位环节而被提出的，它是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早在上个世纪六七十年代，就有学者对人脸识别与检测的问题进行了初步的探索与研究。最初的人脸识别以人脸特征点间的距离、比率等参数为特征，建立了一个半自动人脸识别系统。早期人脸识别研究主要有两大方向：一是基于人脸几何特征的方法，即人脸器官归一化的点间距离和比率以及人脸的一些特征点，例如眼角、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，即利用计算机模板和图像灰度的相关性来实现识别功能。Berto 在 1993 年对这两种方法作了较全面的介绍和比较后认为，模板匹配的方要法优于几何特征的方法。到了二十世纪九十年代，人脸识别成为科研热点。但是人脸识别所采用的人脸库还很小，最常用的人脸库仅包括100幅左右的人脸图像，例如MIT库、Yale库、CMU库等人脸库，它们均为小型库；而且人脸库之间的输入条件各异，不同的识别算法之间很难进行比较。为了促进人脸识别进行深入研究和实用化，美国国防部发起了建立人脸识别技术工程，它包括一个通用人脸库和一套通用测试标准。不过该库中包括有军人的图片不能在美国以外获得，故其他国家的研究只能采用本地的人脸库，如英国的Manchester人脸库。目前的人脸识别主要有两个方向：一是基于整体特征的研究方法；二是基于局部特征分析的方法2设计(论文)要解决的问题和拟采用的研究方法本课题主要针对基于肤色模型的人脸识别系统的实现过程进行的研究，并且进一步优化人脸识别的的定位代码，最大限度的减小图片背景及身体其他部位皮肤对结果的干扰。本课题在VC+2010环境下对人脸识别系统的程序进行了实现，在编码的过程中和对最后图片的处理结果方面得到对课题的研究。通过本次毕业论文我主要学习了从事实际工作的思路、手段与方法，学会对所做工作进行总结（现状调研、综述、工作汇总、结论归纳）等。利用多媒体进行毕业工作汇报的训练。具体要求：1、 学习掌握VC+编程开发工具的使用2、 读入任意一张BMP格式的图片，程序均可以定位人脸的位置3、 当图片上有多个人脸时可以一一定位出来4、 检验比较图像处理的实际效果并对结果进行优化处理3本课题需要重点研究的、关键的问题及解决的思路l 本课题需要重点研究的关键问题是： 学习掌握VC+编程开发工具的使用 研究人脸识别算法的原理 实现人脸识别系统l 主要解决思路如下：首先，通过彩色空间变换，建立肤色模型建立并进行相应的肤色相似度计算，然后，给出依据现有的已经进行过相似度计算的图像进行人脸部区域的识别与分割的方法，并实现人脸图像的初步检测功能。4完成本课题所必须的工作条件(如工具书、实验设备或实验环境条件、某类市场调研、计算机辅助设计条件等等)及解决的办法l 软件环境操作系统：Windows 7开发环境：VC+2010l 参考的书籍：1 卢春雨,张长等.基于区域特征的快速人脸检测法J. 清华大学学报, 1999, 39(1):101-105.2 俞朝晖,庞也驰,于涛编著.Visual C+数字图像处理与工程应用实践. 北京：中国铁道出版社，2007，256-268.3 冯伟兴,梁洪,王臣业编著.Visual C+数字图像模式识别典型案例详解. 北京：机械工业出版社，2012，67-96.4 王振武编著.计算机图形学基础. 北京：清华大学出版社，2011，67-69.5 龚声蓉, 刘纯平, 王强编著.数字图像处理与分析. 北京：清华大学出版社，2006，84-87.5设计(论文)完成进度计划2013-03-10至2013-03-15：研究毕业设计课题，编写开题报告。2013-03-15至2013-03-30：查阅资料2013-04-01至2013-04-15：做需求分析2013-04-16至2013-05-01：学习掌握VC+编程开发工具的使用2013-05-03至2013-05-15：研究学习人脸识别算法的原理。2013-05-16至2013-05-25：编码实现人脸识别系统这个程序。2013-05-26至答辩：进行各种完善工作，进行搜集资料、总结，书写毕业论文。6指导教师审阅意见指导教师(签字)： 2013 年 6 月 13 日7系主任意见 系主任(签字)： 年 月 日中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院 毕业设计 (论文)完成进度报告毕业设计 (论文)完成进度报告机电与信息工程 学院 计算机科学与技术 专业课题名称： 基于模式识别的人脸识别系统的研究 专题题目： 学生姓名： 车月勇 学号： 0910410103 指导教师： 吴雅琴 报告日期： 2013.05.13 13说明：1. 本报告应包括以下部分：(1) 毕业设计（论文）部分l 毕业设计要完成的具体任务；l 已收集的资料目录是否已经齐备；l 毕业设计的总体方案是否确定，若确定作一概要描述；l 已完成那些主要工作；l 已完成工作占整个工作的百分比；l 待完成的工作。(2) 英文翻译部分的完成情况。2. 要求2000-3000字一、 毕业设计（论文）部分本课题主要是通过对人脸识别算法的研究及实现步骤设计了一个基于肤色的人脸定位系统，并将会简要介绍如何基于Visual C+利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测。 本课题主要开展一下几方便的工作：首先，通过彩色空间变换，建立肤色模型建立并进行相应的肤色相似度计算，然后，给出依据现有的已经进行过相似度计算的图像进行人脸部区域的识别与分割的方法，并实现人脸图像的初步检测功能。在VC+2010的环境下实现这个系统。然后，程序预期功能：读入任意一张BMP格式的图片，程序均可以定位人脸的位置，即便图片上有多张人脸，也可定位每张人脸的具体位置。最后，对程序的功能进行测试，并对所处理的结果进行分析比对。人脸检测系统由两个模块组成：即人脸肤色相似度比较模块和人脸识别与分割块。 人脸检测系统总体架构如图所示：亮度补偿RGB颜色空间到YCbCr颜色空间的映射建立肤色模型相似度计算二值化人脸识别与分割人脸图像肤色相似度计算 图 3-1 人脸检测系统总体框架图 3-1 人脸检测系统总体框架