人脸识别毕业论文
人脸识别：技术的进步与隐私的考量
人脸识别技术是近年来快速发展的一项领域，它的应用范围涉及到安全监控、
身份验证、智能手机解锁等诸多领域。然而，随着这项技术的普及和应用，人
们开始关注其中的隐私问题。本文将探讨人脸识别技术的发展、应用场景以及
对隐私的影响。
一、人脸识别技术的发展
人脸识别技术源于计算机视觉领域，其目的是通过分析和识别人脸图像中的特征，来实现对人脸的自动识别。随着计算机硬件和算法的不断改进，人脸识别
技术在准确度和速度方面取得了巨大的突破。现在，人脸识别技术已经广泛应
用于安全监控、边境检查、身份验证等领域。
二、人脸识别技术的应用场景
1. 安全监控：人脸识别技术在安全监控领域具有重要的应用。通过将人脸图像
与数据库中的照片进行比对，可以实现对特定人员的追踪和监控。这种技术在
公共场所的安全保障方面发挥了重要作用。
2. 身份验证：人脸识别技术在身份验证领域也得到了广泛应用。无论是解锁智
能手机还是进入某些场所，人脸识别技术都可以提供一种便捷的身份验证方式，取代传统的密码或卡片。
3. 人机交互：人脸识别技术还可以用于改善人机交互体验。例如，智能电视可
以通过人脸识别技术自动调整画面亮度和音量，以适应观看者的需求。
三、人脸识别技术对隐私的影响
尽管人脸识别技术在许多领域都带来了便利和安全，但它也引发了人们对隐私
的担忧。首先，人脸识别技术需要大量的个人生物信息，如面部特征和身份信息，这可能会导致这些信息被滥用或泄露。其次，人脸识别技术的准确度和误识率仍然存在一定的问题，可能会导致误认和冤假错案的发生。此外，人脸识别技术的使用范围越来越广泛，可能会对个人的行踪和习惯进行跟踪和分析，进一步侵犯个人隐私。
面对这些问题，我们需要在技术发展和隐私保护之间寻求平衡。一方面，政府和企业应加强对人脸识别技术的监管和管理，确保其合法、合规的使用。另一方面，个人也应提高自身的隐私保护意识，避免随意泄露个人生物信息。四、结语
人脸识别技术作为一项前沿的技术，给我们的生活带来了便利和安全。然而，随之而来的隐私问题也需要引起我们的重视。只有在技术发展和隐私保护之间取得平衡，人脸识别技术才能更好地为社会服务，并得到广泛的应用。
基于半边脸的人脸检测 摘要 图像中的人脸检测是人脸识别研究中一项非常重要的研究分支。为了更有效地检测图像中的人脸，此次研究设计提出了基于半边脸的人脸检测方法。根据图像中人半边脸的容貌或者器官的密度特征，比如眼睛，耳朵，嘴巴，部分脸颊，正面的平均全脸模板就可以被构建出来。被模拟出来的半张脸是基于人脸的对称性的特点而构建的。图像中人脸检测的实验运用了模板匹配法和相似性从而确定人脸在图像中的位置。此原理分析显示了平均全脸模型法能够有效地减少模板的局部密度的不确定性。基于半边脸的人脸检测能降低人脸模型密度的过度对称性，从而提高人脸检测的速度。实验结果表明此方法还适用于在大角度拍下的侧脸图像，这大大增加了侧脸检测的准确性。 关键词：人脸模板；半边人脸模板；模板匹配法；相似性；侧脸 1 介绍 近几年，在图像处理和识别以及计算机视觉的研究领域中，人脸识别是一个很热门的话题。作为人脸识别中一个重要的环节，人脸检测也拥有一个延伸的研究领域。人脸检测的主要目的是为了确定图像中的信息，比如，图像总是否存在人脸，它的位置，旋转角度以及人脸的姿势。根据人脸的不同特征，人脸检测的方法也有所变化[1-4]。而且，根据人脸器官的密度或颜色的固定布局，我们可以判定是否存在人脸。因此，这种基于肤色模型和模板匹配的方法对于人脸检测具有重要的研究意义[5-7]。 这种基于模板匹配的人脸检测法是选择正面脸部的特征作为匹配的模板，导致人脸搜索的计算量相对较大。然而，绝大多数的人脸都是对称的。所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配的模板，这样，大大减少了人脸搜索的计算。 2 人脸模板构建的方法 人脸模板的质量直接影响匹配识别的效果。为了减少模板局部密度的不确定性，构建人脸模板是基于大众脸的信息，例如，平均的眼睛模板，平均的脸型模板。这种方法很简单。 在模板的仿射变换的实例中，人脸检测的有效性可以被确保。构建人脸模板的过程如下[8]： 步骤一：选择正面人脸图像；
人脸识别系统毕业论文 人脸识别系统毕业论文 随着科技的不断发展，人脸识别系统逐渐成为了当今社会中不可或缺的一部分。无论是在安全领域、金融领域还是在日常生活中，人脸识别技术都发挥着重要 的作用。本篇论文将探讨人脸识别系统的原理、应用以及未来发展方向。 一、人脸识别系统的原理 人脸识别系统的核心原理是通过计算机对人脸图像进行特征提取和匹配，从而 实现对人脸的识别。首先，系统会对输入的图像进行预处理，包括去除噪声、 调整亮度等。然后，通过特征提取算法，系统会将人脸图像转化为一组数字特 征向量。最后，通过与数据库中已有的人脸图像进行比对，系统能够判断出输 入图像中的人脸是否与数据库中的某个人脸匹配。 二、人脸识别系统的应用 1. 安全领域 人脸识别系统在安全领域有着广泛的应用。例如，警方可以通过人脸识别系统 来追踪犯罪嫌疑人。当犯罪嫌疑人的人脸出现在监控摄像头中时，系统能够及 时发出警报并通知相关人员。此外，人脸识别系统还可以用于门禁系统，提高 进出入口的安全性。 2. 金融领域 在金融领域，人脸识别系统也发挥着重要的作用。例如，银行可以利用人脸识 别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。此外，人脸识别系统还可以用 于自动提款机，通过识别用户的面部特征来确保只有合法用户才能进行取款操作。
3. 日常生活 人脸识别系统在日常生活中也有广泛的应用。例如，智能手机可以通过人脸识 别系统来解锁，提高手机的安全性。此外，人脸识别系统还可以用于照片管理 软件，通过识别人脸来自动分类和标记照片。 三、人脸识别系统的未来发展方向 随着人工智能技术的不断进步，人脸识别系统的性能将会得到进一步提升。未来，人脸识别系统将更加准确、快速和智能化。例如，人脸识别系统可以通过 学习算法不断优化自身的性能，提高对不同角度、光照条件下人脸的识别能力。此外，人脸识别系统还可以与其他技术结合，如声纹识别、指纹识别等，形成 多模态的身份验证系统。 另外，人脸识别系统在隐私保护方面也面临一些挑战。随着人脸识别技术的普及，个人隐私的泄露风险也在增加。因此，未来的人脸识别系统需要在提高准 确性的同时，注重保护用户的隐私权。例如，可以采用加密技术来保护人脸图 像的存储和传输过程。 总结起来，人脸识别系统是一项具有广泛应用前景的技术。它在安全领域、金 融领域以及日常生活中都发挥着重要的作用。随着技术的不断进步，人脸识别 系统将会更加准确、快速和智能化。然而，我们也需要在发展的过程中注重隐 私保护，确保人脸识别技术的合法使用。
基于opencv和dlib的人脸识别智能考 勤系统毕业论文 引言 智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。传统的考勤方式存在诸多问题，如易伪造、低效率等。人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术，被广泛应用于智能考勤系统中，为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。 本文将基于opencv和dlib开源库，研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。通过分析人脸特征，建立人脸识别模型，并结合考勤系统的需求，实现对员工的自动识别和考勤管理。该系统将提高考勤的准确性和效率，减少传统考勤方式所带来的问题。 在本论文中，我们将介绍智能考勤系统的背景和意义，探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。通过研究和实践，我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。 论文结构 本论文将分为以下几个部分： 引言：介绍智能考勤系统的背景和意义，以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。
相关技术综述：综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术，包括opencv和dlib的基本原理和应用。 智能考勤系统设计：详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能 考勤系统的设计思路和实现方法。 实验与结果分析：通过实验验证系统的性能和准确性，并对结 果进行详细分析和讨论。 总结和展望：总结本论文的研究工作，对智能考勤系统的发展 趋势和未来工作进行展望。 通过以上结构的论述，旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识 别智能考勤系统的设计与应用，为相关研究和实践提供有益的参考。 本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能，以及它们在人脸识别领域的应用。 OpenCV（开放源代码计算机视觉库） OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处 理图像和视频的函数和算法。OpenCV可以在多个平台上运行，并 支持多种编程语言。 在人脸识别中，OpenCV提供了丰富的功能和方法。它可以用 于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。OpenCV使用了
人脸识别毕业论文 人脸识别：技术的进步与隐私的考量 人脸识别技术是近年来快速发展的一项领域，它的应用范围涉及到安全监控、 身份验证、智能手机解锁等诸多领域。然而，随着这项技术的普及和应用，人 们开始关注其中的隐私问题。本文将探讨人脸识别技术的发展、应用场景以及 对隐私的影响。 一、人脸识别技术的发展 人脸识别技术源于计算机视觉领域，其目的是通过分析和识别人脸图像中的特征，来实现对人脸的自动识别。随着计算机硬件和算法的不断改进，人脸识别 技术在准确度和速度方面取得了巨大的突破。现在，人脸识别技术已经广泛应 用于安全监控、边境检查、身份验证等领域。 二、人脸识别技术的应用场景 1. 安全监控：人脸识别技术在安全监控领域具有重要的应用。通过将人脸图像 与数据库中的照片进行比对，可以实现对特定人员的追踪和监控。这种技术在 公共场所的安全保障方面发挥了重要作用。 2. 身份验证：人脸识别技术在身份验证领域也得到了广泛应用。无论是解锁智 能手机还是进入某些场所，人脸识别技术都可以提供一种便捷的身份验证方式，取代传统的密码或卡片。 3. 人机交互：人脸识别技术还可以用于改善人机交互体验。例如，智能电视可 以通过人脸识别技术自动调整画面亮度和音量，以适应观看者的需求。 三、人脸识别技术对隐私的影响 尽管人脸识别技术在许多领域都带来了便利和安全，但它也引发了人们对隐私
的担忧。首先，人脸识别技术需要大量的个人生物信息，如面部特征和身份信息，这可能会导致这些信息被滥用或泄露。其次，人脸识别技术的准确度和误识率仍然存在一定的问题，可能会导致误认和冤假错案的发生。此外，人脸识别技术的使用范围越来越广泛，可能会对个人的行踪和习惯进行跟踪和分析，进一步侵犯个人隐私。 面对这些问题，我们需要在技术发展和隐私保护之间寻求平衡。一方面，政府和企业应加强对人脸识别技术的监管和管理，确保其合法、合规的使用。另一方面，个人也应提高自身的隐私保护意识，避免随意泄露个人生物信息。四、结语 人脸识别技术作为一项前沿的技术，给我们的生活带来了便利和安全。然而，随之而来的隐私问题也需要引起我们的重视。只有在技术发展和隐私保护之间取得平衡，人脸识别技术才能更好地为社会服务，并得到广泛的应用。
改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文 改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文 目录 摘要................................................................... - 1 - ABSTRACT................................................................. - 1 - 第一章绪论............................................................. - 3 - 第一节课题的研究背景及意义.......................................... - 3 - 一、生物识别技术................................................ - 3 - 二、生物识别的过程.............................................. - 4 - 第二节人脸识别技术概况.............................................. - 5 - 一、人脸识别技术国外现状........................................ - 5 - 二、人脸识别的难点和研究意义.................................... - 6 - 第三节人脸识别算法分类.............................................. - 6 - 第四节本文的研究容及组织............................................ - 7 - 一、本文主要研究容.............................................. - 7 - 二、本文组织安排................................................ - 8 - 第二章 LBP 算子基本原理及应用............................................ - 9 - 第一节LBP 算子概述.................................................. - 9 - 一、纹理概述.................................................... - 9 - 二、 LBP 算子.................................................... - 9 - 第二节 LBP 的特点................................................... - 11 - 第三节 LBP 算子的发展和演化......................................... - 12 - 一、 LGBP ....................................................... - 12 - 二、 LTP ........................................................ - 13 - 第四节小结......................................................... - 14 - 第三章LMCP 方法........................................................ - 15 - 第一节LBP方法的缺点............................................... - 15 - 第二节获取LMCP特征................................................ - 15 - 第三节将LMCP特征用于人脸识别...................................... - 16 - 弄的和你上面的目录一样你的重点是这
人脸识别毕业设计论文 人脸识别毕业设计论文 人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。随着科技 的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人脸 支付、智能手机解锁等。本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展 方向。 一、人脸识别技术的原理 人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。 首先，系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域，并将其与背景进行分离。 然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对。最后，通过与数据库中的特征向量进行匹配，确定输入人脸的身份。 二、人脸识别技术的应用 1. 安全监控领域 人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。传统的监控摄像头只能提供实 时影像，但无法对监控区域进行有效的识别和分析。而引入人脸识别技术后， 监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等，并及时报警。这种技术的应 用可以大大提高安全监控的效率和准确性。 2. 人脸支付领域 随着移动支付的普及，人脸支付成为一种便捷的支付方式。通过人脸识别技术，用户可以在手机上进行人脸扫描，完成支付过程。相比传统的密码支付方式， 人脸支付更加安全和便利，无需记忆复杂的密码，同时也减少了密码被盗用的 风险。
3. 智能手机解锁领域 人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。用户只需将手机对准自己的脸部， 系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。相比传统的密码解锁方式，人脸解 锁更加方便快捷，同时也提高了手机的安全性。 三、人脸识别技术的挑战与未来发展 虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果，但仍然存在一些挑战。 首先，光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响，需要进一步 改进算法以提高识别率。其次，隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。 人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私，需要加强数据保护和合规管理。 未来，人脸识别技术仍有很大的发展空间。一方面，随着硬件设备的不断升级，如高清摄像头、深度摄像头等，人脸图像的采集质量将得到提高，进而提高人 脸识别的准确性。另一方面，人工智能的发展也将为人脸识别技术带来新的突破。深度学习等算法的应用将进一步提高人脸识别的精度和速度。 总结起来，人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在安全监控、人脸支付、智能手机解锁等领域发挥着重要作用。虽然面临一些挑战，但随着科技的 不断进步，人脸识别技术有望在未来得到进一步的发展和应用。
人脸识别技术毕业论文 本科毕业设计说明书(论文) 第 1 页共 27 页 1 引言 1.1 研究背景和意义 随着社会的进步，对身份识别技术的需求越来越大。尤其在安全、经济以及商贸 [1]等领域，这种识别技术的需求更是无处不在。即使在生活中，我们也要经常验证或被验证他人或自己的身份来保证我们的人身、财产以及信息的安全。如今，社会在不断的进步，社会的生产、生活等方面也有了很大的提高，这就使得对人们身份的认证有了更高的要求。传统的个人身份识别主要是通过其本身的标识物品等方式来实现的，如证件、口令或钥匙等。这些传统识别方法很容易被忘记或者被伪造，而且它们更无法区别所有人与冒充者，他人获得后也可以拥有相同的权利，从而使得真正的持有者蒙受巨大的损失。例如，当他人获得自己的银行卡和密码后就可以通过自动取款机来盗取金钱。基于这些原因，使得传统识别方法已经跟不上时代的脚步，满足不了当代人们的安全需求。而人们本身拥有的面部特征、指纹、虹膜等都能够唯一的标识个人的身份。这些属性具有固定不变性和个体差异，利用这一属性可以有效的、可靠的、稳定的对个人身份进行识别，而基于面部特征的识别相对于基于其它特征的识别更容易实现，也更容易被接受，从而被广泛的研究与应用。该技术在现代社会具有非常重大的研究意义，例如，通过人脸识别确认犯罪分子。另外采用人脸识别设计的自动取款机，通过人脸识别来判断用户是否为本人。人脸识别的出现使得人们的信息和财产的安全有了很大的提高。 人脸识别涵盖了图像处理、模式识别、神经网络、计算机视觉、生理学以及数学等诸多学科，是一项非常综合的技术，它的应用正随着社会的进步与日俱增。1.2 人脸识别技术的应用
学号：3081818211 题目类型：论文 (设计、论文、报告) 西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 本科毕业设计(论文) 题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现 学院：信息科学与工程学院 专业(方向)：电子信息工程 班级：电信08-2班 学生：许文强 指导教师：蒋中正 2012 年 5 月 20 日
摘要 人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。 关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征
Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zheng Abstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then https://www.doczj.com/doc/3f19234156.html,e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the function Key Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics
基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文 基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文 目录 前言 (1) 第一章人脸识别系统概述 (2) 第一节人脸识别的研究概况 (2) 第二节人脸识别的发展趋势 (3) 一、多数据融合与方法综合 (4) 二、动态跟踪人脸识别系统 (4) 三、基于小波神经网络的人脸识别 (4) 四、三维人脸识别 (4) 五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4) 六、全自动人脸识别技术 (4) 第三节人脸识别技术的主要难点 (5) 一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5) 二、光照问题 (5) 三、资态问题 (5) 四、表情问题 (5) 五、遮挡问题 (5) 第四节人脸识别流程 (6) 一、人脸图像采集 (6) 二、预处理 (6) 三、特征提取 (6) 第五节本章小结 (8) 第二章人脸图像的获取 (9) 第一节人脸图像获取 (9) 第二节人脸分割 (9) 第三节人脸数据库 (10) 第四节本章小结 (11)
第三章人脸图像的预处理 (12) 第一节人脸图像格式 (12) 一、JPEG格式 (12) 二、JPEG2000格式 (12) 三、BMP格式 (13) 四、GIF格式 (13) 五、PNG格式 (14) 第二节人脸图像常用预处理方法 (14) 一、灰度变化 (14) 二、二值化 (15) 三、直方图均衡 (15) 四、图像滤波 (16) 五、图像锐化 (17) 六、图像归一化 (18) 第三节本章小结 (19) 第四章人脸识别 (20) 第一节主成分分析基本理论 (20) 一、什么是主成分分析？ (20) 二、例子 (20) 三、基变换 (21) 四、方差 (24) 五、PCA求解：特征根分解 (27) 六、PCA的假设 (28) 七、总结： (29) 八、在计算机视觉领域的应用 (31) 第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (32) 一、创建数据库 (32) 二、计算特征脸 (33) 三、人脸识别 (35) 第三节本章小结 (37)
人脸识别技术的研究与设 计毕业论文 目录 摘要.............................................................. IV 第1章绪论 (1) 1.1引言 (1) 1.2国外研究现状与人脸识别的发展阶段 (2) 1.3人脸识别的研究容 (3) 1.4相关学科 (4) 1.5小结 (5) 第2章人脸检测技术研究 (6) 2.1人脸检测问题分类 (6) 2.2人脸模式特征提取法 (8) 2.2.1肤色特征 (8) 2.2.2 灰度特征 (8) 2.3人脸检测方法分类 (9) 2.3.1 基于知识的方法 (10) 2.3.2 基于统计模型的人脸检测方法 (11)
2.3.3 基于模板的方法 (15) 2.4小结 (16) 第3章基于隐马尔可夫模型HMM的人脸识别 (17) 3.1相关背景概念 (17) 3.2隐马尔可夫模型HMM构成元素 (18) 3.3隐马尔可夫模型HMM原理 (19) 3.4隐马尔可夫模型基本算法 (20) 3.4.1 前向－后向算法 (20) 3.4.2 维特比算法 (24) 3.4.3 Baum－Welch 算法 (25) 3.5隐马尔可夫模型在人脸识别中应用 (28) 3.5.1 人脸图像HMM模型状态的确定 (28) 3.5.2 观察值序列 (29) 3.5.3 基于离散余弦变换（DCT）的特征提取方法 (30) 3.5.4 HMM建模训练和人脸识别工作流程 (32) 3.6改进的隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用 (35) 3.6.1 观察向量的提取 (35) 3.6.2 人脸参数训练 (35) 3.6.3 人脸的识别 (36) 3.7小结 (37) 第4章人脸识别系统设计与试验 (38)
本科毕业论文(设计) 题目：智能安防系统中人脸识别系统 学院：自动化工程学院 专业：电子信息科学与技术 班级：2009级1班 姓名：陈修伍 指导教师：贺英 2013年6 月3 日
智能安防系统中人脸识别系统Face recognition system in intelligent security system
安防系统是实施安全防范控制的重要技术手段，在当前安防需求膨胀的形势下，其在安全技术防范领域的运用也越来越广泛，随着光电信息技术、微电子技术、微计算机技术与视频图像处理技术等的发展，传统的安防系统也正由数字化、网络化，而逐步走向智能化。而实现自动的面部识别对于智能安防系统有着举足轻重的作用，随着Android的兴起，可以做到移动设备上实现人脸识别技术，这就为智能化安保系统的实现提供了全新的思路。 本文的主题就是基于Android编程平台，基于JA V A编程实现在手机上显示从文件夹中读取的人脸位图，编程实现人脸检测PCA算法，实现在人脸图片上用算法自动画出方框标注人脸区域；可设置一张图片中最多检测的人脸个数。 关键词智能安防Android 人脸识别JA V A编程PCA算法
The security system is the important technical means of security control, in the current security demand expansion of the situation, the security technology field is used more and more widely, With the photoelectric information technology, microelectronics, micro computer technology and deal with video images technology, the traditional security systems are also being used by digital, networked, and gradually move toward intelligent. And the realization of automatic facial recognition has play a decisive role for the intelligent security system, with the rise of Android, can be done on the mobile device to realize the face recognition technology, which provides a new approach for the realization of intelligent security system. This paper is based on the platform of Android programming, Java programming bitmap display face read from a folder on the mobile phone based on PCA face detection algorithm, programming, realize automatic draw the box labeled face region using the algorithm in image face; face detection can be up to set a picture of. Keywords intelligent security Android face recognition JA V A programming PCA algorithm
人脸识别毕业论文 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020
毕业设计（论文） 题目名称：基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别院系名称：计算机学院 班级：计科092班 学号：200900814214 学生姓名：陈冠君 指导教师：陆筱霞 2013 年 6 月
基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别 Face recognition access control software development based on principal component analysis(PCA) --- - Face Recognition 院系名称：计算机学院 班级：计科092班 学号：200900814214 学生姓名：陈冠君 指导教师：陆筱霞 2013 年 6 月
中文摘要 随着安全入口控制需求的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。由于人脸的易采集、非接触等优点使得人脸特征作为人生物特征应用受到越来越多的关注，其中最主要就是人脸识别。本文主要介绍一个人脸识别门禁系统的核心功能模块。 本文的设计是基于OpenCV库的，以VS2012软件作为开发工具，主要从需求分析，系统概要设计，关键技术、详细设计和实现几方面来介绍开发过程，最后进行运行测试。 在人脸检测基础上，提取人脸进行识别。在人脸识别方法上，本软件主要采用主成分分析法（PCA）。将大数据维度进行降维，投影到低维空间，利用欧氏距离计算置信度，达到阀值的训练数据作为判定识别标准。 关键词：人脸检测；人脸识别；主成分分析法（PCA）；
人脸识别毕业设计论文 人脸识别技术是一种通过计算机进行人脸的检测、分析和识别的技术。随着计算机技术的不断发展和应用的广泛，人脸识别技术被广泛应用于安 全监控、刑侦破案、人机交互等领域。本文将对人脸识别技术的原理、应 用和发展前景进行研究和分析。 首先，人脸识别技术的原理主要分为三个步骤：人脸检测、人脸特征 提取和人脸匹配。在人脸检测的过程中，通过对图像的分析和处理，确定 图像中是否存在人脸。接下来，在人脸特征提取的过程中，通过对检测到 的人脸进行分析，提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等特征点 的位置和尺寸。最后，在人脸匹配的过程中，将提取到的人脸特征与数据 库中的人脸特征进行比较和匹配，以确定人脸的身份。 其次，人脸识别技术在实际应用中有广泛的应用前景。首先，在安全 监控领域，人脸识别技术可以应用于公共场所的出入口监控、机场、地铁 等重要区域的安全检测等场景，提高安全性和便利性。另外，人脸识别技 术在刑侦破案方面也有重要的应用价值，可以帮助警方通过监控录像等材料，确定犯罪嫌疑人的身份，加快案件的破案速度。此外，人脸识别技术 还可以应用于人机交互领域，实现面部表情识别、情绪识别等，为用户提 供更加智能化、个性化的服务。 最后，人脸识别技术还面临一些挑战和问题。首先，人脸识别技术需 要大量的样本数据进行训练和学习，但目前公开的人脸库很少，导致训练 的准确度和鲁棒性较低。另外，人脸识别技术在复杂环境下的识别准确度 也存在一定的问题，如光线、角度、表情等因素的干扰。此外，人脸识别 技术的安全性也是一个值得关注的问题，例如人脸合成、伪造等攻击手段 的出现，可能影响识别系统的准确性和可靠性。
【关键字】研究 1 引言 随着我国信息技术的快速发展，诸多领域对人脸识别的迫切需求，所以人脸技术在各方面得到广泛应用，这是引起人脸识别就是在当今社会被重视的原因。加上社会的需求和发展的需要，所以在最近几年人脸识别技术在取得突破性的进展，特别是PCA人脸识别技术。人脸识别技术与其他生物识别技术（如指纹识别、签名识别、基因识别等）相比，具备以下的优点：识别精度高、速度快；隐蔽性好；直观性突出；通用性好等。人脸识别已经向自动识别和模式识别的方向发展，它是通过采集和分析比较人脸面部特征信息进行人脸识别的计算机技术，这种人脸识别技术从多个领域来研究，包括认知科学、心理学、计算机图形学、图像处理技术学、模式科学、人体生理学和可视化科学等等[1]。 本文设计可以实现的功能是：首先建立图像数据库，即样本库，样本库的建立包括人脸图像预处理、样本库的添加、插入和删除；其次将待识别的人脸图像与样本库的图像进行匹配并且识别，可以识别给定场景下的静态图像识别。目前很多成功的人脸识别技术已经可以识别动态图像系列，而且可以从已知的人脸库中识别多个人脸，有的还从年龄、种族、性别、表情甚至是语音等方面来研究人脸，并且取得很好的效果[2]。人脸识别系统要解决的关键问题是：如何在复杂的图像中分割人脸、如何才能采集到人脸面部的特征、系统在识别时是否及时准确等技术问题。由于待识别的人脸图像是一个未知的图像，系统要将待处理的图像与样本库的图像进行比较，得出与待处理图像相一致或者是相似率很高的图像；接着系统在识别时对输入人脸图像进行判别分析，并将判别的结果输出，如果跟样本库的图像一致或有相似性，则接受，反之拒绝[3]。 1.1人脸识别的研究目的及意义 近年来我国信息技术的快速发展以及应用越来越普及，以及计算机的软硬件性能的不断提升，高效率的人脸识别技术的实现成本可以降低到了可以接受的程度。加上社会经济的快速发展，对金融贸易和安全入口方面提出更高的要求，所以人脸识别技术得到社会各界的重视。人脸识别在现今生物识别技术中应用最广泛的技术之一，虽然我国人脸识别技术起步较晚，但是在短短的几年内为广大人所知。我们平时看到的人脸识别技术运用最多的应该是在电影中：即将拍到的面部图片输入到计算机，然后与计算机中的面部图像资料进行比对，并找出与之相对的资料和记录。由于人脸识别技术拥有以上的诸多优势，所以人脸识别技术将成为一个活跃的研究领域。
HUNAN UNIVERSITY 毕业设计(论文) 设计论文题目基于PCA的人脸 识别系统 学生姓名李涛 学生学号20080810410 专业班级08级计科四班 学院名称信息科学与工程学院 指导老师潘华伟 学院院长章兢 20012 年 5 月18 日
摘要 随着计算机视觉技术的发展，以与社会的各个领域的需要，根据人固有的生物特征对人进行身份验证的课题吸引了一批研究人员，比较常见的有语音识别，指纹识别，人脸识别等技术。其中人脸识别因为识别率高、主动性强、使用方便等因素，在身份验证的各类方法中有独特的优势与相关的应用，成为了人体特征识别中的比较热门的研究课题。 本文首先阐述了人脸识别研究的历史，现状以与发展趋势，并说明了人脸识别的优势和难点。然后详细地说明人脸识别的两个部分：人脸检测和人脸识别。在人脸检测部分，本文主要介绍了基于haar分类器的检测方法，并详细说明了haar分类器的训练过程，讲述了分类器检测人脸的原理。在人脸识别部分，首先获取人的个人信息的，对人脸图像的采集并进行灰度化、归一化等预处理，然后采用PCA（主成分分析法）对采集到的图像进行特征提取，并存储相关的特征信息，最后对待识别的图像进行特征提取和分析，与训练的人脸图像数据计算欧式距离，最终识别出人的身份。在本文的最后，对实现的系统各项功能进行实验，对影响识别率的维数、采集图像数因素进行实验分析，并提出了主成分分析法人脸识别的优点和缺点。最后总结毕业设计中的不足，自己的心得体会，并对未来学习进行展望。 关键词：人脸检测，haar分类器，PCA，人脸识别
Abstract With the development of computer vision technology, and social needs in many areas, the subject of authentication according to the inherent biological characteristics attracted a group of researchers ，Voice recognition, fingerprint recognition, face recognition technology are common。Face recognition with the recognition rate, motivated, easy to use and other factors，has unique advantages in all kinds of authentication methods and related applications，has become a popular research topic in the human feature recognition。 This paper first describes the history, current situation and development trend of face recognition research, and describes the advantages and difficulties of face recognition。And then detail the recognition of two parts: face detection and face recognition。In the face detection part, the paper mainly describes the detection method based on haar classifier, and details of haar classifier training process, about the principle of the classification of the detected face。In face recognition part, it first obtains personal information the acquisition of face images and graying, owned by a pretreatment。And then using PCA (Principal Component Analysis) collected image feature extraction, and storage characteristics of information，int the last ，identifiable image feature extraction and analysis, and training of the face image data to calculate the Euclidean distance, and ultimately identify the identity of the person。In the last experiment, the dimension of the recognition rate, number of images collected factors experimental analysis, and the advantages and disadvantages of the principal component analysis for face recognition system implemented various functions. The final summary of graduate design deficiencies, and their own feelings and experiences and future learning prospects。 Keywords: face detection, Haar classifier, PCA, face recognition
改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文 目录 摘要 ................................................................................................................. 错误!未定义书签。ABSTRACT ....................................................................................................... 错误!未定义书签。第一章绪论.............................................................................................................................. - 2 - 第一节课题的研究背景及意义........................................................................................ - 2 - 一、生物识别技术.................................................................................................... - 2 - 二、生物识别的过程................................................................................................ - 3 - 第二节人脸识别技术概况................................................................................................ - 4 - 一、人脸识别技术国内外现状................................................................................ - 5 - 二、人脸识别的难点和研究意义............................................................................ - 5 - 第三节人脸识别算法分类................................................................................................ - 6 - 第四节本文的研究内容及组织........................................................................................ - 6 - 一、本文主要研究内容............................................................................................ - 6 - 二、本文组织安排.................................................................................................... - 7 - 第二章 LBP 算子基本原理及应用............................................................................................ - 8 - 第一节 LBP 算子概述........................................................................................................ - 8 - 一、纹理概述............................................................................................................ - 8 - 二、 LBP 算子............................................................................................................ - 8 - 第二节 LBP 的特点.......................................................................................................... - 11 - 第三节 LBP 算子的发展和演化...................................................................................... - 11 - 一、 LGBP.................................................................................................................. - 12 - 二、 LTP.................................................................................................................... - 12 - 第四节小结...................................................................................................................... - 14 - 第三章 LMCP方法..................................................................................................................... - 14 - 第一节 LBP方法的缺点................................................................................................... - 14 - 第二节获取LMCP特征.................................................................................................... - 15 - 第三节将LMCP特征用于人脸识别................................................................................ - 16 -弄的和你上面的目录一样你的重点是这个不是LBP 第四节图像与处理.......................................................................................................... - 17 - 第四章实验与结果分析.......................................................................................................... - 18 - 第一节引言...................................................................................................................... - 18 - 第二节人脸库.................................................................................................................. - 19 - 第三节实验环境,步驟及参数设置................................................................................ - 20 - 一、实验环境.......................................................................................................... - 20 -