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1、基于matlab的人脸识别系统设计及仿真第一章绪论本章提出了本文的探讨背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别探讨中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最终简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。1.1 探讨背景自70年头以来,随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉探讨的进展.人们渐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热忱，并形成了一个人脸图像识别探讨领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具好用价值。在进行人工智能的探讨中，人们始终想做的事情就是让机器具有像人类一样的思索实力，以及识别事物、处理事物的实力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探
2、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探讨就是在这种背景下兴起的，因为人们发觉很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。假如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，进行人脸图像识别探讨也具有很大的运用价依。犹如人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有好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
3、图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具便利性，因为它取样便利，可以不接触目标就进行识别，从而开发探讨的实际意义更大。并且及指纹图像不同的是，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，姿态变更等。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，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。国外对于人脸图像识别的探讨较早，现己有好用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有很多科研机构从事这方而的探讨，并己取得很多成果。1.2 人脸图像识别的应用前景人脸图像
4、识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有很多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不及目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必需通过及目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。就从目前和将来来看，可以预料到人脸图像识别将具有广袤的应用前景，如表中所列举就是其中已经实现或逐步完善的应用。表11人脸识别的应用应用优点存在问题信信用卡、汽车驾照、护照以及个人身份验证等图像摄取可控图像分割可控图像质量好须要建立浩大的数据库嫌疑犯照片匹配图像质量不统一多幅图像可用潜在的巨大图像库互联网应用视频信息价值高多人参及存在虚假银行/储蓄
5、平安监控效果好图像分割不行控图像质量较差人群监测图像质量高可利用摄像图像图像分割自由图像质量低、实时性1.3 本文探讨的问题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。其中涉及到图像的选取，脸部定位，特征提取，图像处
6、理和识别几个过程。1.4 识别系统构成人类好像具有“及生俱来”的人脸识别实力，赐予计算机同样的实力是人类的幻想之一，这就是所谓的“人脸识别”系统。假设我们把照相机、摄像头、扫描仪等看作计算机的“眼睛”，数字图像可以看作计算机视察到的“影像，那么AFR赐予计算机依据其所“看到”的人脸图片来推断人物身份的实力。广义的讲，自动人脸识别系统具有如图1.1所示的一般框架并完成相应功能的任务。人脸图像获得人脸检测特征提取人脸识别图1.1人脸识别系统一般框架(1)人脸图像的获得一般来说，图像的获得都是通过摄像头摄取，但摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简洁，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，
7、而是干脆给定要识别的图像。(2)人脸的检测人脸检测的任务是推断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。而人脸跟踪则须要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变更状况。(3)特征提取通过人脸特征点的检测及标定可以确定人脸图像中显著特征点的位置(如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等器官)，同时还可以得到这些器官及其面部轮廓的形态信息的描述。依据人脸特征点检测及标定的结果，通过某些运算得到人脸特征的描述(这些特征包括：全局特征和局部特征，显式特征和统计特征等)。(4)基于人脸图像比对的身份识别即人脸识别(FaCeIdentifiCatiOn)问题。通过将
8、输入人脸图像及人脸数据库中的全部已知原型人脸图像计算相像度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。这包括两类识别问题：一类是闭集(CIOSeSet)人脸识别问题，即假定输入的人脸肯定是人脸库中的某个个体；另一类是开集(OPenSet)识别，即首先要对输入人脸是否在已知人脸库中做出推断，假如是，则给出其身份。(5)基于人脸图像比对的身份验证即人脸确认(FaCeVerifiCatiOn)问题。系统在输入人脸图像的同时输入一个用户宣称的该人脸的身份信息，系统要对该输入人脸图像的身份及宣称的身份是否相符作出推断。1.5 论文的内容及组织其次章主要介绍人脸识别系统中所用到的仿真软件Matlab,介绍了在人脸
9、图像识别过程中所须要的图像处理技术，包括：一些基本操作、格式转换、图像增加等。并做了一个Matlab图像处理功能的实例第三章主要始涉三个方面：首先是对人脸识别系统的构成做具体论述；其次就是对人脸识别过程中的关键环节人脸检测、特征提取和图像预处理做具体介绍；最终就是Matlab在人脸识别系统中的具体应用，即人脸图像识别的具体技术，并用MaHab进行仿真试验并得到结果。第四章是对人脸图像识别体系构架的设计，并给出了人脸识别用到的理论学问即直方图差异对比，并编写matlab代码实现人脸图像识别。第五章总结了全文的工作并对以后的须要进一步探讨的问题进行了展望。其次章图像处理的Matlab实现2.1 M
10、atlab简介由MathWork公司开发的Matlab语言语法限制不严格,程序设计自由度大,程序的可移植性好。Matlab还推出了功能强大的适应于图像分析和处理的工具箱,常用的有图像处理工具箱、小波分析工具箱及数字信号处理工具箱。利用这些工具箱,我们可以很便利的从各个方面对图像的性质进行深化的探讨。MatIab图像处理工具箱支持索引图像、RGB图像、灰度图像、二进制图像并能操作.bmp、.jpg、.tif等多种图像格式文件。2.2 数字图像处理及过程图像是人类获得信息、表达信息和传递信息的重要手段。利用计算机对图像进行去除噪声、增加、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。数
11、字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者探讨图像的有效工具。数字图像处理主要包括图像变换、图像增加、图像编码、图像复原、图像重建、图像识别以及图像理解等内容。2.2.1 图像处理的基本操作读取和显示图像可以通过imread()和imshow()来实现;图像的输出用imwrite()函数就可以很便利的把图像输出到硬盘上;另外还可以用imcropO、imrisize。、imrotate()等来实现图像的裁剪、缩放和旋转等功能。2.2.2 图像类型的转换Matlab支持多种图像类型,但在某些图像操作中,对图像的类型有要求,所以要涉及到对图像类型进行转换。Matl
12、ab7.0图像处理工具箱为我们供应了不同图像类型相互转换的大量函数,如mat2gray()函数可以将矩阵转换为灰度图像,rgb2gray()转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像。在类型转换的时候,我们还常常遇到数据类型不匹配的状况,针对这种状况,Matlab7.0工具箱中,也给我们供应了各种数据类型之间的转换函数,如double。就是把数据转换为双精度类型的函数。2.2.3 图像增加图像增加的目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清楚度和工艺的适应性,以及便于人及计算机的分析和处理,以满意图像复制或再现的要求。图像增加的方法分为空域法和频域法两大类,空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作;
13、而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作,并修变更换后的系数,如傅立叶变换、DCT变换等的系数,然后再进行反变换,便可得到处理后的图像。下面以空域增加法的几种方法加以说明。(1) .灰度变换增加有多种方法可以实现图像的灰度变换,其中最常用的就是直方图变换的方法,即直方图的均衡化。这种方法是一种使输出图像直方图近似听从匀称分布的变换算法。Matlab7.0图像处理工具箱中供应了图像直方图均衡化的具体函数histeq(),同时我们可以用函数imhist()函数来计算和显示图像的直方图。(2) .空域滤波增加空域滤波依据空域滤波器的功能又可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器可以用低通滤波
14、实现,目的在于模糊图像或消退噪声;锐化滤波器是用高通滤波来实现,目的在于强调图像被模糊的细微环节。在Matlab中,各种滤波方法都是在空间域中通过不同的滤波算子实现,可用fspecial()函数来创建预定义的滤波算子,然后可以运用imfilter()或filter2()函数调用创建好的滤波器对图像进行滤波。2.2.4 边缘检测数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形态提取等图像分析领域特别重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变更率进行量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。常用的有Sobel算子,
15、Prewitt算子,Roberts算子,Log算子等。Matlab7.0工具箱中供应的edge()函数可以进行边缘检测,在其参数里面,可以依据须要选择合适的算子及其参数。2. 3图像处理功能的Matlab实现实例本文通过运用图像处理工具箱的有关函数对一人脸的彩色图像进行处理。1)图像类型的转换因后面的图像增加,边缘检测都是针对灰度图像进行的,而我们的原图是RGB图像,所以首先我们要对原图类型进行转换。实现过程代码如下：i=imread(,ffacel.jg,)j=rgb2gray(i);imshow(j);imwrite(j,f:facel.tif)效果图2.1图2.12)图像增加(1)灰度图
16、像直方图均衡化通过比较原图和直方图均衡化后的图像可见,图像变得更清楚,而且均衡化后的直方图比原直方图的形态更志向。该部分的程序代码如F：i=imread(,ffacel.tif);j=histeq(i);imshow(j);figure,subplot(1,2,1),imhist(i);subplot(l,2,2),imhist(j)执行后的效果图如图2.2和图2.3:像图2.2均衡化后的灰度图图2.3均衡化前后的直方图对比图(2)灰度图像平滑及锐化处理平滑滤波器的目的在于模糊图像或消退噪声,Matlab7.0图像处理工具箱供应了medfilter2()函数用于实现中值滤波,wiener2()
17、实现对图像噪声的自适应滤波。在本文实例中,为了使滤波效果更明显,我们事先为图像认为增加滤波,然后用自适应滤波方法对图像进行滤波。锐化处理的目的在于强调图像被模糊的细微环节,在本实例中采纳了预定义高斯滤波器的方法对图像进行锐化滤波。功能实现的代码如下：i=imread(,ffael.tif);j=imnoise(i,guassian,0,0.02);subplot(l,2,l),imshow(j);j1=Wiener2(j);SUbPlot(1,2,2),imshow(jl);h=fspecial(,gaussian,2,0,05)J2=imfilter(i,h)figure,subplot(1
18、,2,1),imshow(i)subplot(l,2,2),imshow(j2)得到的效果图如图2.4和图2.5:滤波后的加入噪声的图像图像图2.4平滑滤波效果原灰度图像后的图像图2.5锐化滤波效果图3）边缘检测Matlab7.0图像处理工具箱供应了edge。函数实现边缘检测,还有各种方法算子供选择,在本实例中采纳了canny算子来进行边缘检测，程序代码如下:i=imread(,face.tif);j=edge(i,canny,0.04,0.25,1.5);imshow(j)效果图如图2.6:原灰度图像后的图像边缘检测图2.6边缘检测效果图2.4本章小结以上实例只是对Matlab图像处理工具箱
19、函数的一小部分运用,从这些功能的运用可以看出,Matlab语言简洁,可读性强。作为人脸识别系统中图像预处理工具，有特别好的处理功能。第三章人脸图像识别计算机系统3.1引言计算机人脸识别是一个特别活跃的探讨领域，因其在公安刑侦破案、银行密码系统、计算机平安系统以及动态监视系统等方面都有广泛应用，已成为当前模式识别、计算机视觉领域的探讨热点。人脸识别系统一般包括人脸检测及定位、人脸图像预处理、特征提取和匹配识别四个组成部分。其中，人脸图像预处理，作为特征提取和识别的前提步骤，是计算机人脸识别系统中的必要环节。其目的是在去除噪声，加强有用信息，对输入设备或其他因素造成的退化现像进行复原,为后续的特征
20、提取和识别作打算。不同的人脸识别系统依据其采纳的图像来源和识别算法须要不同，采纳的预处理方法也不同。常用的人脸图像预处理方法有：滤波去噪、灰度变换、图像二值化、边缘检测、尺寸归一化、灰度归一化等。用在同一系统中的可能只有其中一种或几种预处理方法，但一旦库中采集到的原始图像质量发生较大变更（如人脸大小、光照强度、拍摄条件、成像系统等方面变更），原有的预处理模块便不能满意特征提取的须要，还要更新，这是极不便利的。鉴于此，作者在总结分析了灰度变换、滤波去噪、边缘检测三种广泛应用于不同人脸识别系统中的预处理方法基础上，设计了一个通用的人脸图像预处理仿真系统。该系统可对不同条件下的原始图像进行相应的预处
21、理。如，用户可依据须要选择运用不同的滤波方法去除噪声、不同的边缘检测算子检测人脸边缘、选择不同的灰度变换算法实现图像的灰度校正和灰度归一化，仿真系统同时还实现了尺寸归一化、二值化等其他常用的图像预处理算法。3. 2系统基本机构人脸识别是一个困难的过程，一个计算机人脸识别的流程如图3-1所示。它包括几个步骤：对采集到的图像，首先进行人脸检测（在输入图像中找寻人脸），给出人脸有无的结果；然后进行人脸定位，确定人脸的位置并提取出来。对人脸的定位在输入是图像序列时一般也称之为人脸跟踪。通常检测和定位结合进行。对提取出来的人脸借助人脸描述就可以进行（狭义的）人脸识别，即通过提取特征来确定其身份。图3.1
22、基本框架图3.3 人脸检测定位算法人脸检测定位算法大致可分为两大类：基于显式特征的方法和基于隐式特征的方法。所谓显式特征是指对人类肉眼来说直观可见的特征，如肤色、脸部轮廓、脸部结构等。基于显式特征的方法是指由人通过肉眼视察，总结出人脸区分于“非人脸”区域的特征，然后依据被检测区域是否满意这些“人脸特征”，来判定该区域是否包含人脸。依据所选择的“人脸特征”，基于显式特征的方法分以下三类：基于肤色模型的方法、模板匹配的方法、基于先验学问的方法。在彩色图像中，颜色是人脸表面最为显著的特征之一，利用颜色检测人脸是很自然的想法。Yang等在考察了不同种族、不同个体的肤色后，认为人类的肤色能在颜色空间中聚
23、成单独的一类，而影响肤色值变更的最主要因素是亮度变更。因此他们采纳广泛运用的RGB颜色空间，在滤去亮度值的图像中通过比较像素点的r、g值及肤色范围来推断该像素点及其邻域是否属于人脸区域。除了RGB颜色空间，还有诸如HIS,LUV,GLHS等其它颜色空间被运用。找寻到肤色区域后，必需进行验证，解除类肤色区域。Y。等利用肤色像素的连通性分割出区域，运用椭圆拟合各个区域，依据椭圆长短轴的比率推断是否为人脸。模板匹配的方法一般是人为地先定义一个标准人脸模板，计算输入图像及模板的似然度；然后，确定一个似然度阈值，用以推断该输入图像中是否包含人脸。标准人脸模板可以是固定的样板，也可以是带参变量的曲线函数。
24、基于先验学问的方法则采纳符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图(mosaicimage)模型，并在分析了足够多的人脸图像样本的基础上，针对人脸的灰度、边缘、纹理等信息，建立一种关于人脸的学问库。在检测中，首先抽取这些灰度、边缘等信息，然后检验它是否符合学问库中关于人脸的先验学问。以上三种方法的优缺点比较见表3-1o表3-1基于显示特征方法的特点检测方法优点及适用场合缺点及须要改进的地方肤色模型检测速度快高光和阴影会造成人脸区域被分割而被漏检；肤色区域的存在提高了预警率模板匹配直观性好，具有较好的适应性对表情、尺度变换敏感；可变模板的选择和参数的确定特别困难基于学问的方法适用困难图像中的人脸检测依靠先
25、验学问；多尺度空间遍历工作量大，运算时间长基于隐式特征的方法将人脸区域看成一类模式，运用大量“人脸”、“非人脸”样本训练、构造分类器，通过判别图像中全部可能区域是否属于“人脸模式”的方法来实现人脸检测。这类方法有：特征脸法、人工神经网络法、支持向量机法；积分图像法。特征脸法(eigenface)把单个图像看成一维向量，众多的一维向量形成了人脸图像特征空间，再将其变换到一个新的相对简洁的特征空间，通过计算矩阵的特征值和特征向量，利用图像的代数特征信息,找寻“人脸”、“非人脸”两种模式在该特征空间中的分布规律。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的方法是通过训练一
26、个网络结构，把模式的统计特性隐含在神经网络的结构和参数之中。基于人工神经网络的方法对于困难的、难以显式描述的模式，具有独特的优势。支撑向量机(SUPPOllVeCtorMaChine,SVM)法是在统计学习理论基础上发展出的一种新的模式识别方法，它基于结构风险最小化的原理，较之于基于阅历风险最小化的人工神经网络，一些难以逾越的问题，如：模型选择和过学习问题、非线性和维数灾难问题、局部微小点问题等都得到了很大程度上的解决。但是干脆运用SVM方法进行人脸识别有两方面的困难：第一，训练时须要求解二次规划问题计算困难度高，内存需求量巨大；其次，在非人脸样本不受限制时，须要极大规模的训练集合，得到的支持
27、向量会很多，使得分类器的计算量过高。基于积分图像(IntegralImage)特征的人脸检测方法是ViOla等新近提出的一种算法，它综合运用了积分图像描述方法、Adaboost学习算法及训练方法、级联弱分类器。以上四种方法的优缺点比较见表3-2表32基于隐式特征方法的特征检测方法优点缺点及须要改进的地方本征脸法标准人脸模板能抽象人脸全部信息，运算不涉及迭代耗费时间短但模板检测效率低，多模板提高了效率也增加了检测时间神经网络法检测效率高，错误报警数目不多，训练成熟的网络监测速度快多样本训练耗费时间多，但网络监测错误报警数目多支撑向量机机法比神经网络方法具有更好的泛化实力，能对为观测到的例子进行有
28、效分类“非人脸”样本困难多样，造成支持向量数目多，运算困难度大基于积分图像分析法检测速度快，基本满意实时检测要求，检测效率可以及神经网络法比较错误报警数目少时，检测率不高运用matlab仿真进行人脸检测定位实例:人脸检测定位程序:%ReadingofaRGBimagei=imread(facel.jpg);I=rgb2gray(i);BW=im2bw(I);figure,imshow(BW)%minimisationofbackgroundportionnln2=size(BW);r=floor(nl10);c=floor(n210);xl=l;x2=r;s=r*c;fori=l:10yl=l
29、;y2=c;forj=l:10if(y2=9*c)(xl=lx2=r*10)loc=find(BW(x1:x2,yky2)=0);op=size(loc);pr=o*100s;ifprmx&(BB2(l,k)/BB2(l,k+l)1.8mx=p;j=k;endendfigure,imshow(I);holdon;rectangle(Position,BB2(1J-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1),EdgeColor,r)原始图片灰度图片均衡化灰度图片人脸定位3.4 人脸图像的预处理不同的人脸识别系统依据其采纳的图像来源和识别算法须要不同，采纳的预处理方法也不同
30、。常用的人脸图像预处理方法有：滤波去噪、灰度变换、图像二值化、边缘检测、尺寸归一化、灰度归一化等。用在同一系统中的可能只有其中一种或几种预处理方法，但一旦库中采集到的原始图像质量发生较大变更（如人脸大小、光照强度、拍摄条件、成像系统等方面变更），原有的预处理模块便不能满意特征提取的须要，还要更新，这是极不便利的。鉴于此，作者在总结分析了滤波去噪、边缘检测、灰度变换三种广泛应用于不同人脸识别系统中的预处理方法基础上，设计了一个通用的人脸图像预处理仿真系统。该系统可对不同条件下的原始图像进行相应的预处理。如，用户可依据须要选择运用不同的滤波方法去除噪声、不同的边缘检测算子检测人脸边缘、选择不同的灰
31、度变换算法实现图像的灰度校正和灰度归一化，仿真系统同时还实现了尺寸归一化、二值化等其他常用的图像预处理算法。3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法依据所查阅文献资料，常应用于人脸图像的预处理方法有：图像类型转换、滤波去噪、灰度变换、边缘检测及二值化、尺寸归一化、灰度归一化等。作为通用人脸图像预处理模块，要能够充分适应不同人脸库中图像在人脸大小、光照强度、成像系统等方面的随意性和差异性，不能单独采纳某种单一的滤波、灰度变换和边缘检测方法。所以，在本仿真系统中，对上述的每种预处理方法全部加以实现的同时,还对三种最常用预处理方法：滤波去噪、灰度变换、边缘检测，供应了多种不同的具体算法供用户比
32、较、选择之用。1）滤波去噪由于噪声给图像带来的失真和降质，在特征提取之前采纳滤波的方式来去除噪声是实际人脸识别系统中所必需的步骤。滤波的方法有很多，如各种平滑滤波、各种锐化滤波等，关于各种滤波方法的原理和分类可参考文献2。下面对本文实现的滤波方法及其选择依据加以说明。在人脸图像预处理中运用较多的滤波是平滑滤波，方法可分为以下三类：线性滤波、中值滤波、自适应滤波。(1)线性滤波最典型的线性滤波方法如，采纳邻域平均法的均值滤波器、采纳邻域加权平均的高斯滤波和维纳滤波。对图像进行线性滤波可以去除图像中某些特定类型的噪声，如图像中的颗粒噪声，高斯噪声、椒盐噪声等。对扫描得到的人脸图像依据其噪声类型一般
33、采纳此种滤波方法。考虑滤波模板大小对滤波效果影响较大，仿真系统选择算法时对同种滤波算法供应了不同模板大小的状况。(2)中值滤波法中值滤波法是一种非线性滤波方法，它把像素及其邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择该组的中间值作为输出像素值。中值滤波方法的最大优点是抑制噪声效果明显且能爱护边界。对于运用基于整体的人脸识别算法的系统中，由于失掉小区域的细微环节对特征提取影响较小，所以这种滤波方法最受欢迎。(3)自适应滤波自适应滤波能够依据图像的局部方差来调整滤波器的输出，其滤波效果要优于线性滤波，同时可以更好地保存图像的边缘和高频细微环节信息。2)灰度变换灰度变换是图像增加技术中的一种。通过灰度变换
34、，可对原始图像中的光照不均进行补偿，使得待识别人脸图像遵循同一或相像的灰度分布。只有这样，不同图像在特征提取和识别时才具有可比性。这一过程，也被称作灰度归一化。常用在人脸识别系统中的灰度变换方法主要有：基于图像统计特征的直方图均衡化、直方图规定化和灰度均值方差标准化三种方法。直方图均衡化和直方图规定化的灰度变换原理和实现方法可由matlab仿真来实现。三种灰度变换方法，均能在肯定程度上消退由于光照条件不同而对人脸识别带来的影响。故在仿真系统中供应了三种灰度变换效果比较及选择界面，用户可依据须要选用。3）边缘检测对输入人脸图像进行边缘检测是很多人脸识别系统在人脸粗定位及人脸主要器官（眼睛、鼻子、
35、嘴巴）定位时采纳的预处理方法。边缘检测的方法有很多，主要有：微分算子法、Sobel算子法、拉普拉斯算子法、Canny算子法等。每种算子对不同方向边缘的检测实力和抑制噪声的实力都不同。所以，和灰度变换及滤波去噪部分的设计思路相同，在仿真系统中，笔者给出了canny、Sobe1、log、prewitt四种算子在不同灰度阈值下、不同方向的边缘检测算法，运用者可从检测结果中加以比较、选择合适的算法。图像类型转换、图像二值化、尺寸归一化也是一些人脸识别系统中常常运用的预处理方法。为了在不修改其他算法的基础上，扩大系统处理图像的类型和范围，将输入图像首先转换为统一的类型，是多数人脸图像预处理中的第一步。在
36、本仿真系统中通过调用MATLAB中供应的各种图像类型转换函数来实现TlF、JPG转换为BMP格式及彩色到灰度图像的转换；对图像二值化，采纳了graythresh()函数来自动选择阈值的二值化方法1；尺寸归一化采纳的算法是对人脸图像进行剪裁和尺寸缩放，实现去除大部分头发、服饰和背景的干扰并将人脸图像大小统一。第四章基于直方图的人脸识别实现3.5 识别理论用灰度直方图增加图像对比度是基于图像灰度值统计的一种重要方法,它以概率论为基础的,常用的实现算法主要是直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化主要用于增加动态范围较小的图像的反差,基本思想是把原始图的直方图变换为匀称分布的形式,这样就增加了像素灰
37、度值的动态范围,从而达到增加图像整体对比度的效果。直方图均衡化的优点是能自动地增加整个图像的对比度,但它的具体的增加效果不好限制,处理的结果总是得到全局均衡化的直方图。实际中有时须要变换直方图使之成为某个须要的形态,从而有选择地增加某个灰度值范围内的对比度或使图像灰度值的分布满意特定的要求,这时可以采纳比较敏捷的直方图规定化方法。3.6 人脸识别的matlab实现实现结果如图4.1和4.2图4.1用户界面图4.2实现结果4. 3本章小结在过去十年中基于直方图方法证其明简洁性和有用性。最初这种想法基于颜色直方图。此算法供应我们的建议技术名为“直方图处理人脸识别”的第一部分。同时运用灰度图像。第一
38、，每个灰度级的频率是计算并存储在媒介作进一步处理。其次，平均从存储载体的连续九个频率的计算，并存储在另一个载体，供以后运用，在测试阶段。此均值向量用于计算平均值的曾受训练的图像和测试图像肯定差异。最终确定最小差异的图像及测试图像匹配，识别的精确性是99.75%第五章结语基于matlab数字图像处理及识别系统其实是一个范围很大的应用系统，作者在此只是有针对性、有选择地进行了一些开发和实现。该系统的主要功能模块共有二个：（1）数字图像处理的基本方法;（2）人脸识别。在“数字图像处理的基本方法”这一部分，用到的一些基本方法和一些最常用的处理方法来实现图像预处理，如格式转换，灰度变更和滤波锐化。仅就这
39、一部分而言，就有很多可以接着完成的工作，可将其它一些数字图像处理方法进一步加以实现，如图像的平滑，图像矩阵的变换（KL变换、FOUrier变换、小波变换等），图像的膨胀腐蚀、图像的几何变换（平移、旋转、缩放等），以及各种编码图像的读写及显示。仅这一部分即可形成一个专用的图像处理平台。关于“人脸识别”，在了解了人脸识别的各种方法后，选择了图像直方图差值比较进行了实现。该方法能较好地实现人脸的分类，但对人脸图像的要求较高，目前仅是采纳OH的标准人脸库中的图像来进行测试，因此能获得较高的识别率。而在现实生活中采集到的人脸图像则会受到很多因素的影响，识别率就未必能达到要求了。若要进一步提高识别率和适用
40、范围，则还须要结合其它算法，如PCA、神经网络等。致谢在河北高校的学习生活即将结束，在做毕业设计的这段时间里，我的老师、同学、挚友和家人赐予了我无微不至的关切，毫无保留的指导和耐性细致的帮助，借此毕业论文完成之际，谨向他们致以我最真诚的感谢！首先，我诚心感谢我的导师。林老师学识渊博、治学严谨、平易近人，他以其宽广的视野、敏锐的洞察力、严谨的治学看法在学术上给了我悉心的指导。论文进展并不顺当时，是林老师以长者的仁爱胸怀对我表示了理解，不仅帮我指正了论文的方向，而且为我供应了大量的参考文献和网页论坛，导师勤勉的敬业精神和一丝不苟的工作看法使我深深感动，这将是我一生工作和学习的好榜样。参考文献1祝磊
41、，朱善安.人脸识别的一种新的特征提取方法J.计算机学报，2007,34(6)：122-12512何东风，凌捷.人脸识别技术综述J.计算机学报，2003,13(12)75-783,YounusFazl-e-BasitJaVed和UsmanQayyum,采纳直方图的人脸识别和处理”，第三阶段仅相关新兴技术研报告。4何国辉，甘俊英.PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用J.中国图像图形学报,2006,32(19)：208-211.5王聃，贾云伟，林福严.人脸识别系统中的特征提取J.自动化学报,2005,21(7-3).6张俭鸽，王世卿，盛光磊.基于小波和DFB-PCA的人脸识别算法探讨J.自动化学报，
42、2007,23(2-1).7曹林，王东峰，刘小军，邹谋炎.基于二维Gabor小波的人脸识别算法J.电子学报,2006,28(3)490-4948焦峰，山世光，崔国勤，高文，李锦涛.基于局部特征分析的人脸识别方法J.自动化学报,2003,15(1)：53-589WangmengZuo,KuanquanWang,DavidZhang,HongzhiZhang.CombinationoftwonovelLDA-basedmethodsforfacerecognitionC.ProceedingsoftheIEEE,2007：735-74210徐倩，邓伟.一种融合两种主成分分析的人脸识别方法J.计算机
43、学报,2007,43(25)：195-197附录人脸识别matlab程序functionvarargout=FR_Processed_histogram(varargin)gui_Singleton=1;gui_State=struct(gui-Name,m,.,guLSingleton,gui_Singleton,.,guLOpeningFcn,FR_Processed_histogram_OpeningFcn,.,gui-OutputFcn,FR_Processed_histogram_OutputFcn,.,gui-LayoutFcn,.,gui-Callback,);ifnargin&
44、ischar(varargin1)gui_State.gui_Callback=str2func(varargin1);endifnargoutvarargout1nargout=gui_mainfcn(gui_State,varargin:);elsegui_mainfcn(gui_State,varargin:);end%Endinitializationcode-DONOTEDIT%一ExecutesjustbeforeFR_Processed_histogramismadevisible.functionFR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObject
45、,eventdata,handles,varargin)handles.output=hbject;%Updatehandlesstructureguidata(hbject,handles);%UIWAITmakesFR_Processed_histogramwaitforuserresponse(seeUIRESUME)%uiwait(handles.figure1);globaltotal_subtrain_imgsub_imgmax_hist_levelbin_numfbrm_bin_num;total_sub=40;trainjmg=200;sub_img=10;max_hist_level=256;bin_num=9;form_bin_num=29;%-Outputsfromthisfunctionarereturnedtothecommandline.functionvarargout=FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject,eventdata,handles)varargout1=ha
