摘 要
人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会
议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为
当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强
Abstract
Face recognition is a complex and difficult problem that is important for surveillance and security, telecommunications, digital libraries , video meeting, and human-computer
intelligent interactions.
The paper introduced the method of face recognition that based on the 24 bit multicolor image, Main content that the paper introduced is the picture treatment, It occupies the extremely important position in the whole software, the quality of picture process directly influenced the accuracy rate of localization and discerning. The picture process technology that the software mainly used included : light compensating、gauss smooth and twain value method. before discerning, we compensated the light for image, then we could obtain the possible face area through the complexion, finally, the system could depend on the symmetry of eyes to make sure whether it is the face of people, at the same time, the system could eliminate noises through the method that named gauss smoothness, then we used twain value method to deal with picture，the method got the threshold value in face area . After dealing with picture , the following operations are localization、draw characteristic value 、discerning and so on . After testing, we made true that the picture pretreatment modal has get the better effect in the process of dealing with picture, and improve the exactness rate of localization and discerning.
【key word】: Face recognition； light compensating； gauss smooth；contrast enhancing
目 录
第一章 绪论
第一节 课题背景
一 课题的来源------------------------------------------------------------------------------1
二 人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------1
第二节 人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3
一 国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2
二 国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4
第二章 系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------5
第一节 可行性分析------------------------------------------------------------------------------5
一 技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5
二 操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5
第二节 需求分析---------------------------------------------------------------------------------6
一 应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6
二 开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7
三 运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7
第三节 预处理方案选择------------------------------------------------------------------------7
一 设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------7
二 图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------8
三 开发工具选择---------------------------------------------------------------------------8
四 算法选择分析---------------------------------------------------------------------------8
第三章 系统的概要设计------------------------------------------------------------------------9
第一节 各模块功能简介------------------------------------------------------------------------9
第四章 系统详细设计-------------------------------------------------------------------------14
第一节 系统整体设计简述-------------------------------------------------------------------14
第二节 图像处理详细设计-------------------------------------------------------------------14
一 位图详细设计-------------------------------------------------------------------------14
二 图像点处理详细设计----------------------------------------------------------------15
（二） 光线补偿算法和代码实现----------------------------------------------------------16
（三） 图像灰度化算法和代码实现-------------------------------------------------------18
（四） 高斯平滑算法和代码实现----------------------------------------------------------20
（五） 灰度均衡算法和代码实现----------------------------------------------------------23
（六） 图像对比度增强算法和代码实现-------------------------------------------------25
第三节 编程时的问题解决-------------------------------------------------------------------26
第五章 结构设计-------------------------------------------------------------------------------28
第六章 测试-------------------------------------------------------------------------------------35
第一节 测试方案选择的原则----------------------------------------------------------------35
第二节 测试方案-------------------------------------------------------------------------------36
结束语----------------------------------------------------------------------------------------------------------37 致 谢
参考文献
第一章 前 言
第一节 课题背景
一 课题的来源
随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
二 人脸识别技术的研究意义
1、富有挑战性的课题
人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术
在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
由于模板变形利用了特征区域的全局信息，因此可以较好地检测出相应的特征形状。由于可变形模板要采用优化算法在参数空间内进行能量函数极小化，因此算法的主要缺点在于两点：一、对参数初值的依赖程度高，很容易陷入局部最小；二、计算时间长。针对这两方面的问题，我们采用了一种由粗到细的检测算法：首先利用人脸器官构造的先验知识、面部图像灰度分布的峰谷和频率特性粗略检测出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致区域和一些关键的特征点；然后在此基础上，给出了较好的模板的初始参数，从而可以大幅提高算法的速度和精度。
眼睛是面部最重要的特征，它们的精确定位是识别的关键。基于区域增长的眼睛定位技术，该技术在人脸检测的基础上，充分利用了眼睛是面部区域内脸部中心的左上方和右上方的灰度谷区这一特性，可以精确快速的定位两个眼睛瞳孔中心位置。该算法采用了基于区域增长的搜索策略，在人脸定位算法给出的大致人脸框架中，估计鼻子的初始位置，然后定义两个初始搜索矩形，分别向左右两眼所处的大致位置生长。该算法根据人眼灰度明显低于面部灰度的特点，利用搜索矩形找到眼部的边缘，最后定位到瞳孔的中心。实验表明，本算法对于人脸大小、姿态和光照的变化，都有较强的适应能力，但在眼部阴影较重的情况下，会出现定位不准。佩戴黑框眼镜，也会影响本算法的定位结果。
3、面部感知系统的重要内容
基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类（年龄、种族、性别等的判别）、表情识别、唇读等分系统，如图1-1所式，可以看出，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节，是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合特定人的先验知识，可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化工作环境，信息的共享和隐私保护等等。
究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了长足的进步， 现在就目前国内外的发展情况来进行展述。
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。1993年，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。
美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并且FAR为49%。在美国的进行的公开测试中，FAR，为53%。美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法。这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。在机场开展的测试中，系统发出的错误警报太多，国外的一些高校（卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）为首，麻省理工大学（Massachusetts Institute of Technology ）等，英国的雷丁大学（University of Reading））和公司（Visionics 公司Facelt 人脸识别系统、Viiage 的FaceFINDER 身份验证系统、Lau Tech 公司Hunter系统、德国的BioID 系统等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考试验证系统的实现方面深入研究并不多。
图1-1面部感知系统结构图 第二节 人脸识别的国内外发展概况 现在人脸识别技术已经应用在许多领域中，并起到了举足轻重的作用，人脸识别研 一 国外的发展概况[1] 见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，1990年日本
二 国内的发展概况
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。 2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
本论文主要对该人脸识别系统进行模块划分，并介绍各模块的功能，重点介绍图像预处理模块，对其内的子模块的功能和算法进行详细讲述，主要介绍光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作。 [2]
第二章 系统的需求分析与方案选择
人脸识别系统现在应用于许多领域中，但是人脸识别技术也是一项近年来兴起的，且不大为人所知的新技术。在我国以及其他国家都有大量的学者正在研究之中，不断的更新人脸识别技术，以便系统的识别准确率达到新的高度。
第一节 可行性分析
在开发该人脸识别软件之前，我们查询了前人所写过的诸多论文以及源程序，在开发之时，结合了资料中的算法并揉进了自己的一些思想，使程序可以对人脸图片进行简易识别。
一 技术可行性
图像的处理方法很多，我们可以根据需要，有选择地使用各种方法。
在确定脸部区域上，通常使用的方法有肤色提取。肤色提取，则对脸部区域的获取则比较准确，成功率达到95%以上，并且速度快，减少很多工作。
图像的亮度变化，由于图像的亮度在不同环境的当中，必然受到不同光线的影响，图像就变得太暗或太亮，我们就要对它的亮度进行调整，主要采取的措施是对图像进行光线补偿。
高斯平滑：在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量，因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。
灰度变换：进行灰度处理，我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度变换前，我们也要对图像的信息进行统计，找出一个比较合理的灰度值，才能进行灰度变换。
灰度均衡：灰度变换后，就要进行灰度均衡，可以根据灰度分布来进行灰度均衡。 对比度增强：将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开他们的对比度，使它们更加明显，主要通过像素的聚集来实现。
二 操作可行性
该人脸识别软件需要如下的运行环境：CPU：500M及以上；内存：64 M及以上。安装有Windows 98、Windows Me、Windows 2000、Windows NT等操作系统中的其中一种。另还装有摄像头可进行随机拍照和识别。因此，从操作可行性来看，只要系统用户的硬件软件设备满足以上条件，即可用该人脸识别软件进行人脸的识别。
第二节 需求分析
一 应用程序的功能需求分析
该软件最主要的功能就是要能识别出人脸，首先该系统需要对通过摄像头拍照而获取到的原始的人脸图片进行一系列处理才可进行下一步的工作，该处理过程也称图像预处理。预处理这个模块在整个人脸识别系统的开发过程中占有很重要的地位，只有预处理模块做的好，才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。因此本设计中所要完成的主要功能如下所述：
图像获取功能：
该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后
的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。
图像预处理功能：
该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现
图像对比度增强、二值化变换等。
人脸定位功能：
该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，
以便进行特征提取。
特征提取功能：
该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来。
识别功能：
该模块是将从图片中提取的特征值和后台数据库中的值进行比较来完成识别
功能。
二 开发环境需求分析
1、硬件环境
（1）硬件配置原则
具有可靠性，可用性和安全性，具有完善的技术支持。能够满足个人学习和设计需要。
（2）运行本软件所需的硬件资源
CPU： 800M及以上；内存： 128M及以上
2、软件环境
（1）系统软件配置原则
能够满足该软件的可靠性，可用性和安全性的要求
（2）系统软件配置方案
① 配置有持续工作能力、高稳定性、高度可集成的开放式标准的操作系统，如Windows2000，Windows NT，UNIX，Linux等。
② 配备符合ANSI/ISO标准的高级程序设计语言处理软件。如：Visual C++ 6.0。 ③ 熟悉C++高级程序设计语言。
3、 运行环境需求分析
（1）、硬件环境
CPU：500M及以上；内存：64 M及以上。
（2）、软件环境
可以运行在微软公司近年来所出的各种操作系统。如Windows 98、Windows Me、Windows 2000、Windows NT等。