3.3.5界面显示设计-17

 3.4问题解决-18

4系统测试与结果分析-19

 4.1系统调试-19

 4.2数据库介绍20

 4.3识别结果分析-20

5 结论-22

参考文献23

致谢24

图清单

图序号 图名称 页码

图2-1 人脸识别系统模块 5

图2-2 利用Adaboost程序训练系统框架 7

图3-1 系统结构框图 8

图3-2 Haar-like特征分类 11

图3-3 预处理原图 13

图3-4 灰度化图像 13

图3-5 Adaboost算法与Haar特征运行流程 15

图3-6 MFC识别界面 18

图4-1 静态图像识别结果 19

图4-2 动态人脸识别结果 19

表清单

表序号 表名称 页码

表4-1 不同多项式核函数阶数下的识别率 20

表4-2 不同径向基核函数 值下的识别率

20

表4-3 不同径向基核函数C值下的识别率 21

1 绪论

1.1课题背景

伴随着网络技术的发展，个人信息已经无法保证严格的保密，在现如今的社会，人脸凭借其独一无二且无法复制的特性，逐渐走入了人们的视线中。[1]人脸识别属于生物识别技术，在现如今经济快速发展的情况下，电子信息领域也取得了新的进展，从而自动识别也从高代价高技术领域走到了群众的生活中去，成为了普通群众可以接受和享受的一种技术。所有生物识别技术中，人脸识别已经随着DNA与指纹识别逐渐走入了人们的生活，成为最广泛应用的技术之一。随着科技的发展，电影电视中通过人脸照片找到一个人所有数据的方法已逐渐在现实世界中实现。在国外，人脸识别早已进入军事等重要国家机关部门；在国内，手机上早已有通过识别人脸进行安全验证的软件，更别说公安，金融，档案管理，网络信息安全等各大领域。

1.2研究目的与意义

人脸识别在模式识别领域是最有挑战性的一个课题，同样，其研究成果在各行各业中也拥有广泛的应用。在研究人脸识别的过程中，研究者必须涉及图像处理，模式识别，计算机语言等多项学科，没有这些基础，在研究它的道路上必然困难重重。随着时代的发展进步，人脸识别的水平早已不是上个世纪的时候可以比拟的了，由于摄像能力的提升，人脸拍摄出的图像越来越清晰，可研究的技术和水平也越来越深。比如档案管理，网络信息和公安人脸识别查询资料这些领域中，人脸越来越清晰，因为技术问题给人们带来的影响也逐渐变少，人们利用其高速清晰的特点，减少了很多因为识别不清带来的拖延问题，大大提高了办事效率。但有时科技发展太快也有不好的地方，人脸识别虽保密且独一无二，但照片有时也可以代替人脸，作为机器却无法准确识别；在个人方面，人脸从来都是变化的，眼镜，疤痕，胖瘦表情或者环境光线都可能影响识别的准确度。如何避免上述问题，并且可以承受大数目人群使用，满足事实性要求才是急切需要解决的问题。这些在现实生活中无法避免的问题是现如今的人脸识别最主要研究的方向和重点。

1.3国内外发展情况

人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，经过近五十年无数人的研究和开拓，人脸识别技术取得了很大的进步发展。随着时间的流逝，研究方向和侧重点的不同，国内外也呈现不同的研究成果。

1.3.1国外发展情况

人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作[2]，上个世纪90年代日本研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。同时3年后美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组，建立了feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。