人脸识别流程

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概述

本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对，确定身份证和目标对象是不是同一个人。

本文项目主要分三个方面,首先是人脸的检测定位;其次是对照片中定位好的人脸进行预处理，处理到适合提取特征值的水平;最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下:

人脸

身份证人脸照

检测

照片 片处理 输出定位 特征提取比结果 对识别 是否 为同

摄像头人脸 人脸照一人 获取的检测 片处理 照片 定位

第一步人脸检测定位

确定是否包含人脸，如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像,首先可以进行肤色检测.在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域，同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下:

可

能 获取分割出根据色度上的相

肤色检测 的 的图具有肤似性和空间上的

人 像 色的窗相关性判断

脸 口

区

域



确定的人脸图像

几何特征检测或者灰度特征检测


第二步人脸图像预处理

图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值,进而才能比对识别，所以这一步也至关重要。第一，对于分割出的人脸,由于噪声带来失真和降质,在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化，其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化，人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象，对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化,由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度，因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下： 分割出

去除尺度归灰度灰度均 的确定

噪声 一 归一 衡 的人脸

图像 处理好 的图像

第三步特征提取对比识别

人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描述，是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程,为人脸识别分类打下基础。

在特征提取以后就是人脸识别分类过程,人脸识别分类是整个人脸识别系统的最后一个步骤,其主要任务是根据面部特征的提取结果， 将待测人脸数据进行比较，根据其相似程度判断出待测人脸是否为同一个人．

在人脸识别系统中,由于所提取的人脸特征与特定的识别算法有关，人脸特征提取所采用的技术和方法与人脸识别所采用的技术和方法有着很强的继承关系。因此,将特征提取与人脸识别放在一起讨论才变得有意义.流程图如下：

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