数字图像处理在人脸识别中的应用

基于肤色的人脸检测摘要本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。关键词:脸部定位，特征提取，图像处理，MATLABAbasractThispaperintroducestheapplicationofMATLABinfaceimagerecognitionofimagepreprocessing,theapplicationofthetoolkitforclassicalimageprocessing,applicationMATLABimageprocessingfunctionthroughinstance,foraparticularfaceimageprocessing,andthenappliedtothefacerecognitionsystem.InfacerecognitionsystembasedonthesummaryanalysisofseveralcommonlyusedimagepreprocessingmethodbasedontheMATLABimplementsacollectavarietyofpretreatmentmethodfortheintegrationoftheuniversalfacialimagepreprocessingsimulationsystem,thesystemastheimagepreprocessingmodulecanbeembeddedinafacerecognitionsystem,andusethegrayhistogramoftheimagematchingtorealizethefaceimagerecognition.Keywords:facepositioning,featureextraction,pictureprocessing,MATLAB目录1绪论............................................................................................................................11.1研究背景...........................................................................................................11.2人脸识别技术的研究现状...............................................................................11.3人脸识别的应用前景.......................................................................................32基于肤色的人脸检测技术研究...............................................................................42.1人脸检测技术概述...........................................................................................42.2肤色检测技术...................................................................................................42.3人脸识别系统的构成.......................................................................................52.4基于肤色的人脸检测.......................................................................................52.4.1人脸图像预处理........................................................................................52.4.2色彩空间转换.............................................................................................62.4.3RGB颜色模型.............................................................................................62.4.4YCbCr颜色模型.........................................................................................63图像处理的Matlab实现.........................................................................................83.1MATLAB简介......................................................................................................83.2数字图像处理及过程.......................................................................................83.2.1图像处理的基本操作................................................................................83.2.2图像类型的转换........................................................................................83.2.3图像增强....................................................................................................83.2.4边缘检测....................................................................................................93.3图像处理功能的Matlab实现实例.................................................................94基于肤色的人脸检系统设计.................................................................................144.1系统结构设计.................................................................................................144.2人脸检测系统算法分析.................................................................................144.2.1光线补偿..................................................................................................144.2.2肤色建模..................................................................................................154.2.3去掉非人脸区域......................................................................................174.2.4人脸区域标定..........................................................................................174.3系统实现.........................................................................................................195总结与展望.............................................................................................................20致谢.............................................................................................................................22参考文献.....................................................................................................................2311绪论1.1研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大