基于BP神经网络的人脸识别算法研究MATLAB仿真+程序(2)

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致谢 21

附录A 22

1 前言

1.1 人脸识别的概述

人脸识别技术是根据人的面脸部特征，对输入的图象或者视频中的人脸进行识别的过程。首先是人脸检测即判断是否存在人脸 ,若存在人脸，则进行面目特征定位即进一步的给出每个脸的大小、位置和各个主要面部器官的位置等信息。并将这些信息与已知的人脸数据信息进行对比，从而识别出被测图像中人脸的身份。论文网

人脸识别本质上是将三维立体的人脸转换成二维投影人脸图像后再匹配的问题。识别人脸主要依据人面部脸上的特征,也就是说依据不同人的脸之间存在较大差异而对于同一个人则比较稳定的度量[1]。然而人脸结构都相似（例如：都有眼、鼻、嘴），甚至人脸器官的结构外形（人脸轮廓）都很相似，这样的特点对于确认被检测图像中是否有人脸是有利的，但是对区分人脸是不利的。再加上人脸的变化复杂,比如人脸的不确定性因素：表情、胡须、发型、化妆等，再比如在图像获取过程中产生的一些不确定性因素：拍摄角度、光照的强度等。都给人脸识别造成了很大的难度。

1.2 人脸识别发展史

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着光学成像技术和计算机技术的发展得到提高，早期人脸识别只是作为一种针对事物外形，现象进行识别描述的技术来研究，所针对的人脸图象具有较强的约束条件，比如不提供图像背景会对识别产生干扰，在这一时期人脸识别技术还未受到人们的重视[2]。在90年后期，以美国、德国和日本三个国家的技术实现使人脸识别真正进入初级的应用阶段；是否拥有能使识别结果具有识别率高和识别速度快的尖端核心算法是人脸识别系统是否成功的关键。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术，是一种新的机遇生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了人工智能由强向若的变化。文献综述

1.3 应用前景

目前，人脸识别技术在很多领域都有着广泛的应用前景。例如，在国家安全和公共安全领域，海关身份验证、智能视频监控、公安布控、逃犯搜捕、司机驾照验证等人脸识别技术具有重要的应用价值；在民事和经济领域，家庭门禁系统，社会保险人的身份验证，刷脸考勤，各类银行卡、金融卡、储蓄卡、信用卡的持卡人的身份验证等是人脸识别技术典型的应用；在娱乐、游戏等领域，人脸识别技术也有一些应用，比如能够识别使用者身份的智能玩具，刷脸购物，具有真实面像的虚拟游戏等等。

随着时代的发展，传统的磁卡、Ic卡、密码等身份鉴别方法正面临着丢失、被盗、密钥安全性等问题的考验，而人脸识别技术的出现和不断的发展有望在不久的将来解决这些问题。因为每个人的人脸特征信息都是自己特有的并且随时跟随自己的，不用担心密钥会丢失和被盗问题。另外，除非整容，否则一般情况下短时间内将某一个人的脸变成另一个人的脸的样子是很难实现的，所以用人脸作为安全密钥更具有安全性，在将来，随着技术的更新发展，也许可以采用彩色的人脸图像、三维人脸图像等具有更多人脸特征的样本来进行研究，以获得识别率更高的人脸识别系统，从而进一步提高人脸识别的可靠性和安全性。因此，随着人们对人脸识别技术研究的不断深入和计算机科学技术、数字图像处理技术的快速发展，相信在不远的将来，脸识别技术一定能应用到更广泛的领域，造福于人类。来~自^751论+文.网www.751com.cn/