基于肤色模型的人脸检测算法设计开题报告

全文总字数：2136字

1. 研究目的与意义

身份识别与验证是人类社会日常生活中的基本活动之一。尽管也许是无意识的，我们每天都要对很多人的身份做出判别，同时，每个人也都要经常通过各种方式和手段证明自己的身份，目前我们大多数情况下仍然依赖于传统的身份验证手段来完成身份识别过程，这些手段包括各类标示物如身份证，学生证等各类证件，钥匙，口令等，证件可以被伪造，钥匙可能会丢失密码，这些缺点使得它们越来越不能满足现实的需要。目前广泛使用的依靠证件，口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已经不能适应现代科技发展和社会进步的需要。随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。生物特征识别利用人类特有的生理特征如指纹，虹膜等或行为特征如签名，声音等进行身份识别。基于生物特征的身份识别技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有潜力的技术之一。

2. 国内外研究现状分析

人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，也是极其重要的一步。20世纪90年代以来，对人脸识别方法的研究变得非常热门，吸引了大量的研究人员和基金支持。由于主流的人脸识别技术对光照，姿态等非理想采集条件或者用户不配合造成的变化等条件下鲁棒性比较差。因此，光照，姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展，为此，美国军方在feret测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。

georghiades等提出的基于光照锥模型的多姿态，多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角，不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥即光照锥。为了能够从少量光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度视觉方法进行了扩展，能够在朗伯模型（lambers model）模型，凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3d形状和表面点的表面反射系数（传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向），从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。

在此阶段中，以支持向量机为代表的统计学习理论被应用到了人脸识别与确认中来。svm是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题，通常有三种策略解决这个问题，即类内差/类间差法，一对多法和一对一法。blanz和vetter等提出的基于3d变形模型的多姿态，多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3d形状和纹理统计变形模型（类似于2d时候的aam）的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置，光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。blanz的实验表明，该方法在cmu-pie（多姿态，光照和表情）人脸库和feret多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，表明了该方法的有效性。

3. 研究的基本内容与计划

随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证和识别的要求日益迫切。人脸与人体的其他生物特征（指纹，虹膜等）一样与生俱来，具有很强的个体差异性，自身稳定性，唯一性和不易被复制的良好特性，因而它们为身份鉴别提供了必要的前提;并且同其他生物识别技术相比，人脸是一个信息极丰富的模式集合，是人类互相判别，认识，记忆的主要标志，人脸识别技术具有操作简单，结果直观，隐蔽性好的优越性，也是近年来模式识别，图像处理，机器视觉，神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一。所谓人脸识别。是指给定一个场景的静态图像或动态视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸则进一步给出每张人脸的位置，大小和各个主要面部器官的位置信息并且依据这些信息进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而使别场景中单个或者多个人的身份。

4. 研究创新点

随着社会的发展，人们都开始重视一些特殊场所的安全保障，进出控制系统特别门禁系统的实用率越来越高市场迫切需要有突破技术的生物识别系统问世，开发出创新的识别系统（进出控制）系统。通过分析人脸这一具有唯一性的生物特征来实现准确和高效率的脸部识别，从而达到准确的生物验证目的。人像身份验证门禁系统具有非接触式和单一性的特点，通过使用人像身分验证，可彻底杜绝通过盗用客户资料，门禁id卡和密码等手段来进出敏感区域的可能性，而且系统识别准确率高识别速度快，深受金融行业，公安监狱，政府行业等高度敏感及对安全保障极高的行业的欢迎。

系统特色和创新之处：传统的身份验证一直以来都是通过目视识别持证人与其所持证件上的照片作比较来完成的，所以基于照片对比的人脸识别工作均由人工肉眼逐张进行判别来完成，虽然人工判别可以做到较为准确的判断及比较，但前提是判别人员必须经过长时间的专业训练才能胜任此项工作，人的处理速度极其有限，无法长时间连续工作，精神是否集中也会对判别结果造成影响，而随着时间的推移或借助于当今医学的整容技术，人的相貌可能会发生很大的改变，所以，单靠人工辨别的方式根本无法在短时间内完成大量进出人员的比对判别，也很容易出现错判，漏判。

人脸身份验证（进出控制）系统很好地解决了上述人工目视识别的种种问题，操作及流程简单，适用面广，支持一对一或一对多比对，支持多点同时采集，常用数据库支持及查询功能。对采集现场环境要求较低可在极短的时间里判断出进出者的身份是否合法，杜绝使用他人钥匙，密码和磁卡等非法进入。系统减轻了警卫人员的工作强度且不用依赖警卫人员工作时间长短，是否熟悉进出人员的长相等。人脸识别技术是最高等级的个体及生物识别技术之一，由于ic卡，密码，钥匙，指纹等一般传统手段比对内容为该人相貌，具有唯一性，不存在诸如钥匙，磁卡丢失，密码泄露，指纹破损等将会导致更换硬件设备和系统参数或无法使用等现象。准确记录进入和离开的时间，控制进出人员的数量和可进入的区域。系统的自动化程度高，比对的过程简单隐蔽。