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1、文献综述11电子 (1116405021) 靳冉（苏州大学应用技术学院）1. 课题背景随着社会的不断进步与发展，智能系统在生活中的应用也愈加广泛。由此产生的一系列问题，需要更加快速可靠的身份识别方法。目前主要的几种生物特征识别技术有脸像识别，皮肤芯片，步态识别，虹膜识别，静脉识别，视网膜识别，DNA识别等。总的来说，人脸识别使用较为灵活方便，通用性较强易于接受，能够较快的完成身份验证。因此，人们对人脸识别技术的研究与应用也更加深入广泛。通过人脸识别技术，可以较直观的获取信息，如性别，年龄，面部特征的等。在住宅区的门禁系统，证件检测，交通监测和视频监控等方面得到了广泛的应用。同时，在各领域的使用
2、也使得人脸识别技术日趋完善。2. 研究目的与现状2.1. 研究目的和意义目前，随着人口的增加，社会防患意识也在不断地加强。因此人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。对人脸识别技术的深度研究，使其性能更好，精度和稳定性更高。人脸识别首先要摄取图像，对图像进行预处理，然后对人脸检测与定位，最后进行特征提取输出结果判定。在此过程中需要用到不同的算法与图像处理技术,如基于人脸检测的人脸跟踪算法1 梁路宏,艾海舟.基于人脸检测的人脸跟踪算法J.计算机工程与应用,2001,(17):42-45.，它通过比较选择较理想的算法，完成人脸识别。2.2. 研究现状与存在的问题目前，很多国家对人脸识别进行了深入研
3、究，主要有欧美国家和日本等。美国MIT的Media lab,AI lab,英国的Department of Engineering in University of Cambridge都是比较有名的研究机构2 百度. 2013人脸识别技术的应用背景及研究现状EB/OL. 。基于对人脸识别技术的广泛应用，如刑侦破案对现场视频图像的提取，机场，海口对身份验证时的人脸识别等。但是人脸图像识别存在特异性，如脸上的墨镜等遮挡物，需要新的算法来处理。2.2.1研究现状国内主要于二十世纪八十年代开始对人脸自动识别的研究，研究的大学有清华大学，哈尔滨工学院，中科院计算所，中科院自动化所，复旦大学，北京科技大学
4、等，并在这一领域取得了一定的成果。人脸识别技术作为图像分析中最成功的应用近几年得到了高度重视，而我国关于这项技术的应用研究还处于起步阶段。通过介绍介绍国内外人脸识别技术发展现状以及目前取得的成果，对该项技术的发展趋势进行判断，这位人脸识别技术的发展提供了良好的依据3 候鲲,贾隆嘉,王赫宁.人脸识别技术的现状与发展趋势J.科协论坛,2010,(11):1007-3973.。2.2.2 存在的主要问题人脸识别的前景广阔，但与指纹识别相比还存在很大的距离，需要进一步的发展。但是人脸识别存在许多不确定性，如光线，脸部遮盖物，表情等。因此选择一个通用性强的人脸图像库显得比较重要。需要对人脸识别不断的完善
5、。3. 课题途径及步骤本课题主要利用人脸图像库，通过对图像的获取进行人脸检测提取特征，与获取的图像比对输出结果。主成分分析(PCA)4 Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition. Journal of Cognitive Neuroscience, 1991,3(1):7186. doi: 10.1162/jocn.1991.3.1.71.、子空间分析法、基于奇异值特征方法、特征脸法 、支持向量机法、局部二值模式(LBP)、基于概率模型法等。通过比较本次主要使用主成分分析法,将多个变量通过线性。变换以选出较少个数重要变量的一种多元量统计分析方法4。 课题实施主要分为：收集资料并研究人脸识别技术现状、分析需要使用的算法、设计人脸图像库、实验与仿真等几个阶段。 4. 可能遇到的问题及应变措施（1） 问题：对图像处理相关算法不熟悉，缺乏对MATLAB相关图像处理经验。 拟采取措施：多查阅相关书籍并向导师请教，熟悉并掌握MATLAB等专业软件工具的使用。（2）问题：人脸识别存在一些外在因素，如戴墨镜，头发遮挡等为识别带来阻碍。拟采取措施：设计通用性较强的人脸图像库，并对个别案列提出新的解决方法。参考文献
