图像识别毕业设计篇一：毕业设计人脸识别系统的研究与实现人脸识别系统的研究与实现目录第一章绪论第一节课题背景一课题的1人脸识别技术的研究意义---1第二节人脸识别技术的国内外发展概况3一国外发展概况2二国内发展概况4第二章系统的需求分析和方案选择57第四章系统详细设计9第节预处理方案选择7设计方案原则的选择---7*■图像文件格式选择-8三开发工具选择--8四算法选择分析--8第三章系统的概要设计第一节各模块功能简介1814第一节系统整体设计简述14第二节图像处理详细设计14位图详细设计14图像点处理详细设计15二）光线补偿算法和代码实现16三）图像灰度化算法和代码实现（四）高斯平滑算法和代码实现20AbstractFacerecognitionisaxxplexanddifficultproblemthatisimportantforsurveillanceandsecuritytelexxmunications,digitallibraries,videomeeting,andhuman-xxputerintelligentinteractions.Thepaperintroducedthemethodoffacerecognitionthatbasedonthe24bitmulticolorimage,Maincontentthatthepaperintroducedisthepicturetreatment,Itoccupiestheextremelyimportantpositioninthewholesoftware,thequalityofpictureprocessdirectlyinfluencedtheaccuracyrateoflocalizationanddiscerning.Thepictureprocesstechnologythatthesoftwaremainlyusedincluded:lightxxpensating、gausssmoothandtwainvaluemethod.beforediscerning,wexxpensatedthelightforimage,thenwecouldobtainthepossiblefaceareathroughthexxplexion,finally,thesystemcoulddependonthesymmetryofeyestomakesurewhetheritisthefaceofpeople,atthesametime,thesystemcouldeliminatenoisesthroughthemethodthatnamedgausssmoothness,thenweusedtwainvaluemethodtodealwithpicture，themethodgotthethresholdvalueinfacearea.Afterdealingwithpicture,thefollowingoperationsarelocalization、drawcharacteristicvalue、discerningandsoon.Aftertesting,wemadetruethatthepicturepretreatmentmodalhasgetthebettereffectintheprocessofdealingwithpicture,andimprovetheexactnessrateoflocalizationanddiscerning.【keyword】:Facerecognition；lightxxpensating；gausssmooth；contrastenhancing第一章前言第一节课题背景一课题的随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题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。2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。可...
