人脸识别系统的设计与实现(源码)
摘要：人脸识别在越来越多的领域得到更多的运用，完整的人脸识别包括人脸的检测和人脸识别，本次设计主要对人脸的识别做了研究。对于人脸的识别，本设计结合子图分割思想，对子图提取像素的统计特征，进行组合构成整幅图的人脸特征。计算方法简单，对于图像的光照等要求不高，识别效果也比较好。本设计同时使用了数据库技术，存储每个人的信息档案，识别出后，可显示出档案信息，更接近于实际应用。利用SQL Server2000 构建数据库,利用Visual C++和Opencv视觉开发库来进行开发，用ORL人脸数据库中的图片进行简单的识别。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Keywords 1
1．选题背景 1
1.1 问题的提出 1
1.2 国内外研究状况 2
1.2.1 国外研究状况 2
1.2.2 国内研究状况 3
1.3 研究的目的和内容 3
2 开发平台及应用技术 3
3 基于子图分割的人脸特征提取 3
3.1 子图分割思想 3
3.2 标准差特征 4
3.3 特征表达 4
3.4 人脸识别 5
3.5 识别过程 5
4 系统实现 6
4.1 系统主界面和功能介绍 6
4.1.1 人脸识别——样本训练 6
4.1.2 人脸识别 8
4.2人物档案显示 9
4.2.1 数据库设计 9
4.2.2 数据库访问技术 10
4.2.3 程序调用数据库 10
4.2.3.1 数据库初始化 10
4.2.3.2 数据库查询 11
4.2.4 档案信息显示 13
4.2.5 识别率统计 14
5 总结 14
人脸识别系统的设计与实现
引言
随着信息社会的不断发展，传统的识别方式展现出越来越大的局限性，人脸识别作为一种非接触式的生物特征识别方法受到了极大的重视。人脸识别与其他人体生物特征识
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
别相比，具有直接、友好、方便等特点，用户的接受度更高，防伪性能更高，它涉及到的模式识别、计算机视觉、生理学等诸多学科一直是当今研究的重点。
1．选题背景
1.1 问题的提出
生物特征识别技术，是计算机科学中根据人体本身所拥有的生理特征（人脸、指纹、掌纹、视网膜、虹膜、签名、语音等）或行为特征，运用图像处理技术（或其他数字信号处理技术）和模式识别等方法来达到身份鉴别或验证目的的一门科学，目前比较成熟并使用规模较大的有人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、指纹识别、静脉识别、语音识别和视网膜识别等[12]。
人脸识别技术是近些年才逐渐发展起来的，它是生物特征识别技术的一种。由于人脸识别系统的应用是实时的、连续的和非接触式的，这使得其相对于一些传统的识别方式来说更加直接、友好、易用。通过对人脸的表情、位置等方面分析，我们还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。这也就使得人脸识别得到更大的青睐和更多的研究。
目前它的应用主要涉及在有三种领域[34]。第一种是人脸识别监控，就是将需要重点关注的人的照片存放在系统中，当这些人员出现在可被摄像监控的区域内时，会产生警报提示来分辨出来。此种方式主要应用于地铁、车站等需要及时预警的地点。第二种是人脸识别比对检索，就是用后获取的图片与系统内已知人员的照片进行对比来确定身份信息。这种方式在一定程度上解决了传统人工方式工作量巨大、效率低、识别速度过慢等问题，可以应用于照片检索、身份识别等环境。这种模式在机场等人员流动大的公共场所运用比较广泛。第三种是身份确认，就是确认监控装置中的图像或者视频和照片中的人是否是同一人，这种方式比较广泛的应用于自助通关、银行金库等需要身份认证的场所。
人脸识别技术有着广泛的应用前景:
在国家安全方面，人脸识别技术可以对一些危险人物（比如恐怖分子、罪犯、分裂势力等）进行追踪，可以应用在一切人流量较大的公共场所进行安检控制，防止这些危险分子对国家以及公民安全造成危害。在公众安全方面，人脸识别越来越多的在自动门卫系统、电脑网络安全、访问控制、智能视频监控司机驾照验证等领域，电子护照计划也一直由公安部一所在规划和实施中。在人机交互方面，计算机会知道您是谁，更加的只能便捷，你面对的不会是单纯冰冷的机器。在信息安全方面，现如今的很多识别方式都是依靠密码识别的，但是一旦密码被盗就有了很大的危险性，而人脸识别就大大的增强了网络信息的安全性。
因为人脸的表情丰富，光线的不同，拍照方向和距离的差异等还有人脸随年纪增长的变化这些因素的不同，使得通过计算机来进行人脸识别的难度变大。另外，人脸识别还涉及到模式识别、计算机视觉、生理学等诸多学科。这么多的因素使得高效的人脸识别难以实现。
总而言之，人脸识别不仅具有很高的学术研究价值，在社会需求方面也有很大的有益效果。随着社会对这项技术的需求性越来越高，人脸识别得到了不断的进步发展。可以想象在不久的将来，人脸识别技术将逐渐的代替现有的这些传统的基于口令密码之类的身份识别方式，在自动身份识别的领域中占据主导地位，密切深入到人类的日常生活总，对人类社会产生巨大影响[5]。
国内外研究状况
人脸识别最早可以追溯到上世纪60年代末，在当时人脸识别已经引起了一些研究者的注意，但一只局限于无法摆脱人为的干预，直到90年代后，计算机本身的不断进展使人脸识别的方法有了重大突破，正式进入了真正的机器自动识别阶段，由此以后人脸识别的研究也就得到了越来越多的重视和应用。
1.2.1 国外研究状况
1.2.2 国内研究状况
在国内的有所建树的人脸识别研究就要到90年代中后期了，在国家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，就表明了我国在人脸识别这一未来的热点研究话题中占有了一定的话语权，而在863项目的促进下产生的一系列研究组都在人脸识别的一些核心技能上进行了大量的尝试，积累了丰富的实践经验[7]。
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》被公安部主持的专家鉴定为国内领先水平和国际先进水平。进期广州地铁站将试点使用人脸识别技术进行反恐，预计每秒能识别5人身份[8]。
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摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Keywords 1
1．选题背景 1
1.1 问题的提出 1
1.2 国内外研究状况 2
1.2.1 国外研究状况 2
1.2.2 国内研究状况 3
1.3 研究的目的和内容 3
2 开发平台及应用技术 3
3 基于子图分割的人脸特征提取 3
3.1 子图分割思想 3
3.2 标准差特征 4
3.3 特征表达 4
3.4 人脸识别 5
3.5 识别过程 5
4 系统实现 6
4.1 系统主界面和功能介绍 6
4.1.1 人脸识别——样本训练 6
4.1.2 人脸识别 8
4.2人物档案显示 9
4.2.1 数据库设计 9
4.2.2 数据库访问技术 10
4.2.3 程序调用数据库 10
4.2.3.1 数据库初始化 10
4.2.3.2 数据库查询 11
4.2.4 档案信息显示 13
4.2.5 识别率统计 14
5 总结 14
人脸识别系统的设计与实现
引言
随着信息社会的不断发展，传统的识别方式展现出越来越大的局限性，人脸识别作为一种非接触式的生物特征识别方法受到了极大的重视。人脸识别与其他人体生物特征识
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
别相比，具有直接、友好、方便等特点，用户的接受度更高，防伪性能更高，它涉及到的模式识别、计算机视觉、生理学等诸多学科一直是当今研究的重点。
1．选题背景
1.1 问题的提出
生物特征识别技术，是计算机科学中根据人体本身所拥有的生理特征（人脸、指纹、掌纹、视网膜、虹膜、签名、语音等）或行为特征，运用图像处理技术（或其他数字信号处理技术）和模式识别等方法来达到身份鉴别或验证目的的一门科学，目前比较成熟并使用规模较大的有人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、指纹识别、静脉识别、语音识别和视网膜识别等[12]。
人脸识别技术是近些年才逐渐发展起来的，它是生物特征识别技术的一种。由于人脸识别系统的应用是实时的、连续的和非接触式的，这使得其相对于一些传统的识别方式来说更加直接、友好、易用。通过对人脸的表情、位置等方面分析，我们还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。这也就使得人脸识别得到更大的青睐和更多的研究。
目前它的应用主要涉及在有三种领域[34]。第一种是人脸识别监控，就是将需要重点关注的人的照片存放在系统中，当这些人员出现在可被摄像监控的区域内时，会产生警报提示来分辨出来。此种方式主要应用于地铁、车站等需要及时预警的地点。第二种是人脸识别比对检索，就是用后获取的图片与系统内已知人员的照片进行对比来确定身份信息。这种方式在一定程度上解决了传统人工方式工作量巨大、效率低、识别速度过慢等问题，可以应用于照片检索、身份识别等环境。这种模式在机场等人员流动大的公共场所运用比较广泛。第三种是身份确认，就是确认监控装置中的图像或者视频和照片中的人是否是同一人，这种方式比较广泛的应用于自助通关、银行金库等需要身份认证的场所。
人脸识别技术有着广泛的应用前景:
在国家安全方面，人脸识别技术可以对一些危险人物（比如恐怖分子、罪犯、分裂势力等）进行追踪，可以应用在一切人流量较大的公共场所进行安检控制，防止这些危险分子对国家以及公民安全造成危害。在公众安全方面，人脸识别越来越多的在自动门卫系统、电脑网络安全、访问控制、智能视频监控司机驾照验证等领域，电子护照计划也一直由公安部一所在规划和实施中。在人机交互方面，计算机会知道您是谁，更加的只能便捷，你面对的不会是单纯冰冷的机器。在信息安全方面，现如今的很多识别方式都是依靠密码识别的，但是一旦密码被盗就有了很大的危险性，而人脸识别就大大的增强了网络信息的安全性。
因为人脸的表情丰富，光线的不同，拍照方向和距离的差异等还有人脸随年纪增长的变化这些因素的不同，使得通过计算机来进行人脸识别的难度变大。另外，人脸识别还涉及到模式识别、计算机视觉、生理学等诸多学科。这么多的因素使得高效的人脸识别难以实现。
总而言之，人脸识别不仅具有很高的学术研究价值，在社会需求方面也有很大的有益效果。随着社会对这项技术的需求性越来越高，人脸识别得到了不断的进步发展。可以想象在不久的将来，人脸识别技术将逐渐的代替现有的这些传统的基于口令密码之类的身份识别方式，在自动身份识别的领域中占据主导地位，密切深入到人类的日常生活总，对人类社会产生巨大影响[5]。
国内外研究状况
人脸识别最早可以追溯到上世纪60年代末，在当时人脸识别已经引起了一些研究者的注意，但一只局限于无法摆脱人为的干预，直到90年代后，计算机本身的不断进展使人脸识别的方法有了重大突破，正式进入了真正的机器自动识别阶段，由此以后人脸识别的研究也就得到了越来越多的重视和应用。
1.2.1 国外研究状况
1.2.2 国内研究状况
在国内的有所建树的人脸识别研究就要到90年代中后期了，在国家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，就表明了我国在人脸识别这一未来的热点研究话题中占有了一定的话语权，而在863项目的促进下产生的一系列研究组都在人脸识别的一些核心技能上进行了大量的尝试，积累了丰富的实践经验[7]。
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》被公安部主持的专家鉴定为国内领先水平和国际先进水平。进期广州地铁站将试点使用人脸识别技术进行反恐，预计每秒能识别5人身份[8]。
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