人脸识别算法的研究

【摘要】：人脸识别（Face Recognition）是人类视觉最杰出的能力之一，与其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系。人脸识别技术结合了图像处理技术与特征提取等多种技术，随着社会对快速、准确的自动身份验证的实际需求日益迫切，人脸识别己经成为模式识别和计算机视觉领域的研究热点之一。 本文重点研究了图像处理技术、几何特征的人脸识别技术和基于Hough变换的人脸识别方法。首先研究了图像处理技术中主要的几种图像处理方法，再根据实际的需要重点研究了关于灰度变换、滤波处理、图像归一化（角度旋转、图像剪裁、图像的尺度归一化）的方法，以便提取到的目标图像可以满足系统的要求；其次研究了基于几何特征的人脸图像特征定位和人脸图像特征提取的算法，通过人脸图像的特征定位，提取眼睛、嘴巴、鼻子的特征点，在人脸图像中五官已经定位的基础上，提取左脸颊、右脸颊以及下颌等元素的特征；针对Hough变换在人脸识别过程中，处理复杂程度高的图像时，处理速度变慢的问题，提出了一种基于Hough变换的改进人脸识别算法。该算法利用图像复杂度的概念快速定位五官，利用Hough变换将脸颊等曲线变换成点，采用分级Hough变换的思想来降低算法的复杂度，建立了一组精炼的特征向量，达到快速、准确识别目标图像的目的。本文在上述研究成果基础上，在Vc++环境下，开发了人脸识别系统。实验和系统运行结果表明，本文所提出的算法比改进前算法运算速度快、识别精度高，取得了预期的效果。