人脸检测和特征点定位【字数：9426】
摘 要近年来人工智能的研究越来越火热，各行各业都在朝着人工智能的方向发展。比较具有代表性的人工智能技术就是人脸图像检测与特征点定位技术，也就是所谓的人脸识别技术，这类技术目前研究前景十分广泛，在实际生活中运用也非常多。本文是人脸检测及特征点定位系统进行详细设计，从而有助于实现人脸的计算机自动识别。本文首先对人脸识别系统进行概括和分析，在此基础上，使用Matlab软件实现人脸目标的自动检测，并研究了人脸的特征点定位。人脸检测定位具有很大的技术含量及研究意义，未来将在许多行业中得到广泛的应用。
目 录
第一章 绪论 6
1.1 人脸图像识别研究背景 6
1.2 人脸图像识别研究意义 6
1.3 本文的研究内容与方法 6
第二章 人脸识别系统 8
2.1 人脸识别的定义 8
2.2 人脸识别的一般流程 8
2.2 人脸图像预处理 8
第三章 人脸检测的相关理论及实现 11
3.1 人脸检测的定义 11
3.2 人脸检测的常见算法 11
3.2.1基于肤色模型的算法 11
3.2.2基于模板匹配的算法 11
3.2.3基于先验知识的算法 11
3.2.4特征脸算法 12
3.2.5人工神经网络算法 12
3.2.6支持向量机算法 12
3.2.7基于积分图像分析的算法 12
3.3 基于Matlab实现人脸检测 12
第四章 特征点定位的相关理论及实现 16
4.1 人脸特征提取与特征点定位 16
4.1.1人脸特征提取 16
4.1.2人脸特征点定位 16
4.2 实现人脸特征点定位 18
4.2.1人脸区域定位 18
4.2.2人脸轮廓提取 19
4.2.3眼睛定位的实现 20
4.2.4鼻子定位的实现 22
4.2.2嘴部定位的实现 23
第五章 结论 26
致 谢 28
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绪论
1.1 人脸图像识别研究背景
人工智能技术早在1970年就开始兴起，直到现在这项技术的研究都依旧火热，因为人工智能技术的运用范围十分广泛，各行各业都需要这项技术。同时人脸识别系统就是人工智能的典型代表，人脸自动识别技术的研究不仅能够推动人工智能理论的进一步提升，而且具有十分广泛的实用意义。
目前，人工智能技术想达到的目的就是能够让智能的机器具有人一样的逻辑思维能力，它们能够自动识别并很好的完成一件事情。基于此类想法，对于人工智能的研究融入了行为和心理等各方面科学来研究如何有效的达到人类的目的，能够将人工智能机器完美的运用于实际生活中，这是人工智能技术最重要的目标。人脸识别系统就是人工智能的典型代表，机器通过识别图像的模样来做出一定的判断和分析，这对于人工智能技术而言是一种质的飞跃。不仅仅是图像识别的功能，今后还有语言和声音等识别功能，人工智能技术能够开发出和人类思维一样的机器，这必将是影响这个人类的研究突破。
对于自动识别技术的运用，目前比较成熟的当属指纹识别了，但是这种识别系统需要用手与系统相接触才能检测信息的正确性，而人脸自动识别则不一样，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向，它的实现将是人工智能技术质的飞跃。目前国内外对人脸自动识别技术的研究也非常多，国外起步比较早，并且在国外这类人脸自动识别系统已经有成品，但是其限制要求比较复杂，并不具备通用的功能，只能用于少数领域。国内这方面的研究也在不断开拓进取，也具备了研究开发这类系统的实力。
1.2 人脸图像识别研究意义
人脸自动识别与普通的指纹识别不一样，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向，它的实现将是人工智能技术质的飞跃。
1.3 本文的研究内容与方法
本文是对人脸检测和特征点定位进行研究。人脸检测与特征点定位具有很大的技术含量及研究意义，未来将在许多行业中得到广泛的应用。本文第一章概述了人脸识别系统的研究背景和目的。然后，分析了人脸识别系统的研究现状。最后，详细介绍了人脸识别技术的实际意义和本文的主要研究内容。第二章则是从系统角度来概括人脸识别系统，重点介绍了人脸图像的预处理和人脸识别的常见算法。第三章开始切入主题利用Matlab软件实现人脸检测。第四章则研究了人脸特征点的定位。最后第四章对全文做出了总结，并对今后能够展开的研究初步进行介绍，同时肯定了本文研究的实际工程意义。
第二章 人脸识别系统
2.1 人脸识别的定义
人脸识别是从采集到的人脸图像中判断人脸是否存在以及判断人脸的身份。
2.2 人脸识别的一般流程
人脸识别是一个复杂的过程，计算机的人脸识别流程如图2.1所示。人脸识别不同于指纹识别，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，或者年龄化妆等因素的影响，人脸信息都表现出不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向。
目 录
第一章 绪论 6
1.1 人脸图像识别研究背景 6
1.2 人脸图像识别研究意义 6
1.3 本文的研究内容与方法 6
第二章 人脸识别系统 8
2.1 人脸识别的定义 8
2.2 人脸识别的一般流程 8
2.2 人脸图像预处理 8
第三章 人脸检测的相关理论及实现 11
3.1 人脸检测的定义 11
3.2 人脸检测的常见算法 11
3.2.1基于肤色模型的算法 11
3.2.2基于模板匹配的算法 11
3.2.3基于先验知识的算法 11
3.2.4特征脸算法 12
3.2.5人工神经网络算法 12
3.2.6支持向量机算法 12
3.2.7基于积分图像分析的算法 12
3.3 基于Matlab实现人脸检测 12
第四章 特征点定位的相关理论及实现 16
4.1 人脸特征提取与特征点定位 16
4.1.1人脸特征提取 16
4.1.2人脸特征点定位 16
4.2 实现人脸特征点定位 18
4.2.1人脸区域定位 18
4.2.2人脸轮廓提取 19
4.2.3眼睛定位的实现 20
4.2.4鼻子定位的实现 22
4.2.2嘴部定位的实现 23
第五章 结论 26
致 谢 28
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绪论
1.1 人脸图像识别研究背景
人工智能技术早在1970年就开始兴起，直到现在这项技术的研究都依旧火热，因为人工智能技术的运用范围十分广泛，各行各业都需要这项技术。同时人脸识别系统就是人工智能的典型代表，人脸自动识别技术的研究不仅能够推动人工智能理论的进一步提升，而且具有十分广泛的实用意义。
目前，人工智能技术想达到的目的就是能够让智能的机器具有人一样的逻辑思维能力，它们能够自动识别并很好的完成一件事情。基于此类想法，对于人工智能的研究融入了行为和心理等各方面科学来研究如何有效的达到人类的目的，能够将人工智能机器完美的运用于实际生活中，这是人工智能技术最重要的目标。人脸识别系统就是人工智能的典型代表，机器通过识别图像的模样来做出一定的判断和分析，这对于人工智能技术而言是一种质的飞跃。不仅仅是图像识别的功能，今后还有语言和声音等识别功能，人工智能技术能够开发出和人类思维一样的机器，这必将是影响这个人类的研究突破。
对于自动识别技术的运用，目前比较成熟的当属指纹识别了，但是这种识别系统需要用手与系统相接触才能检测信息的正确性，而人脸自动识别则不一样，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向，它的实现将是人工智能技术质的飞跃。目前国内外对人脸自动识别技术的研究也非常多，国外起步比较早，并且在国外这类人脸自动识别系统已经有成品，但是其限制要求比较复杂，并不具备通用的功能，只能用于少数领域。国内这方面的研究也在不断开拓进取，也具备了研究开发这类系统的实力。
1.2 人脸图像识别研究意义
人脸自动识别与普通的指纹识别不一样，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向，它的实现将是人工智能技术质的飞跃。
1.3 本文的研究内容与方法
本文是对人脸检测和特征点定位进行研究。人脸检测与特征点定位具有很大的技术含量及研究意义，未来将在许多行业中得到广泛的应用。本文第一章概述了人脸识别系统的研究背景和目的。然后，分析了人脸识别系统的研究现状。最后，详细介绍了人脸识别技术的实际意义和本文的主要研究内容。第二章则是从系统角度来概括人脸识别系统，重点介绍了人脸图像的预处理和人脸识别的常见算法。第三章开始切入主题利用Matlab软件实现人脸检测。第四章则研究了人脸特征点的定位。最后第四章对全文做出了总结，并对今后能够展开的研究初步进行介绍，同时肯定了本文研究的实际工程意义。
第二章 人脸识别系统
2.1 人脸识别的定义
人脸识别是从采集到的人脸图像中判断人脸是否存在以及判断人脸的身份。
2.2 人脸识别的一般流程
人脸识别是一个复杂的过程，计算机的人脸识别流程如图2.1所示。人脸识别不同于指纹识别，它是在保证一定距离的前提下，对人脸信息的采集正确性做出判断。这种自动识别技术具有重要的实际作用，但是难度非常大。由于人在心情不一样，或者年龄化妆等因素的影响，人脸信息都表现出不一样，并且环境变化的影响也非常大，所以说人脸自动识别技术必须克服这些影响因素，能够抓住人脸信息的本质来作出判断。人脸自动识别与定位是一项非常具有挑战性的人工智能研究方向。
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