数字图像处理课程设计报告
（人脸检测）
姓 名：xxx
学 号：xxxx
1 引言
随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出，计算机网络中重要信息的存储与提取，都需要可靠的人身鉴别。身份的识别已经成为一种人们日常生活中经常遇到的问题。人脸识别作为生物特征识别中成功的应用之一，因为其巨大的商业应用前景，受到越来越多的重视。
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。近 30 年以来，人脸识别技术有了长足的发展，并且逐步走向实际应用阶段[1]。
2 实验方法
2.1 方法综述
典型人脸识别系统的实现过程如图2.1所示，一般包括三个步骤:人脸检测、人脸特征提取、人脸识别与验证。在实现过程中，首先输入图像集，然后用人脸检测模块进行人脸检测。如果检测到人脸图像，则进行特征点定位，一般以两眼中心为基准，根据两眼距离d，对人脸图像进行归一化处理，归一化处理包含了图像预处理，图像缩放以及有效人脸区域选取等操作。最后对归一化的人脸图像进行特征提取，送入分类器进行识别，最终获得识别结果[2]。
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图2.1 人脸识别技术处理流程图
在预处理阶段，对图像进行优化，尽可能去除或者减小光照、成像系统、外部环境等对待处理图像的干扰，为后续处理提高质量。以便使不同的人脸图像尽可能在同一条件下完成特征提取、训练和识别。人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/6f6192b371fe910ef12df83e.html
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