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文档简介

1 人脸识别系统的设计与实现 姓名 指导老师 2 人脸识别系统综述 人脸识别 是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸 进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术 通常也叫做人像识别 面部识别 3 人脸识别系统的典型应用 4 5 与其他生物特征识别的比较 生物特征识别 未来的身份验证方法 生物 指纹 虹膜 人脸 掌纹 手形 视网膜 红外温谱行为 笔迹 步态 声纹人脸识别的优点可以隐蔽操作 特别适用于安全问题 罪犯监控与抓逃应用非接触式采集 没有侵犯性 容易接受方便 快捷 强大的事后追踪能力符合我们人类的识别习惯 可交互性强 无需专家评判人脸识别的不足不同人脸的相似性大安全性低 识别性能受外界条件的影响非常大 6 系统功能模块图 人脸识别系统 文件 图像预处理 人脸数据库 人脸特征提取 人脸图像识别 识别结果 读入整幅人脸图像 设置子图像参数 人脸图像归一化处理 奇异值分解压缩处理 整幅图像的特征空间 子图像的特征空间 整幅图像特征提取 子图像特征提取 贝叶斯估计识别 RBF神经网络识别 匹配图像输出 文字说明 7 人类视觉识别系统特性简介及其借鉴意义 面部特征对识别的重要性分析不同的面部区域对人脸识别的重要性是不同的 一般认为面部轮廓 眼睛和嘴巴等特征对人脸识别是更重要的 人脸的上半区域对识别的意义明显比下半区域重要 鼻子在侧面人脸识别中的重要性要高于其他特征异族人脸识别困难现象这涉及到识别算法的适应性和泛化能力问题 一方面可能需要尽可能大的学习集 另一方面也需要学习集必须具有较大的覆盖能力性别和年龄阶段对于识别性能的影响女性要比男性更难识别 年轻人比老年人更难识别频域特性与人脸识别的关系低频分量其实更多的是对人脸图像外观总体分布特性的描述 而高频分量则对应局部的细节变化要想保留某人面部的一颗黑痣的信息 高频分量是无能为力的 必须保留足够的高频分量才可以 8 人脸识别的主要方法 基于几何特征的识别方法基于颜色特征的识别方法基于模板匹配的识别方法可变形模板方法主动轮廓 9 计划进度及其内容 1确定毕设题目 查阅资料 完成开题报告 进行开题答辩 2014 9 28 2014 10 302查阅文献 开始文献综述 外文翻译等工作 熟悉毕设中需用到的软件及程序设计语言 完善需求分析 2014 10 31 2014 11 303实现各功能模块 完成系统集成 调试及测试工作 同时完善文献综述及外文翻译 完成论文初稿 2014 12 1 2015 3 164测试系统 修改完善论文文稿 2015 3 17 2015 4 175完善论文格式 准备论文答辩2015 4 18 2015 5 8 10 总结 人脸识别
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