文档介绍：人脸识别技术方案
随着计算机网络和通信技术的发展,信息安全、知识产权保护和身份认证等问题成了一个重要而紧迫的研究课题。身份认证是保证系统安全的必要前提,在多种不同的安全领域都需要准确的身份认证。传统的身份证、智能卡、密码等身份认证方法存在携带不便、容易遗失、不可读或密码易被破解等诸多问题。基于人脸识别技术的身份认证方法与传统的方法相比,具有更好的安全性、可靠性和有效性,因此正越来越受到人们的重视,并逐渐进入社会生活的各个领域。
    人脸识别技术具有广泛的应用前景,可以应用到多种不同的安全领域,因其识别特征的独特性、惟一性和相对稳定性,逐渐成为一非常热门的研究课题。许多典型的人脸识别算法和应用系统都是针对标准或特定的人脸数据库,利用库内人脸进行训练,并在相同的库中实现人脸识别。但在软件保护、计算机安全等特殊应用中,身份认证仅针对单个对象进行人脸识别,现有的人脸识别方法并不能胜任这样的识别任务。为此,本文针对单对象人脸识别的特点,讨论了单对象人脸检测和识别的关键技术,在此基础上提出了一种单对象人脸识别算法,实验结果证明了该方法的有效性。
2单对象人脸识别的特点
与典型的人脸识别相比,单对象人脸识别有以下4个方面的特点:
    应用领域人脸识别的应用领域很广,如刑侦破案、证件核对、保安监控等,而单对象人脸识别主要应用在软件保护、计算机安全锁、特定对象追踪等领域。
    识别系统的目标单对象人脸识别的最终目标是系统必须具有高度的安全性和可靠性,即识别错误率趋于0。虽然降低识别错误率的同时识别率也会降低,但可以通过提示用户调整姿态(如注视摄像头等)加以改善。
    肤色模型由于单对象人脸识别仅针对特定的对象,所以人脸检测的肤色模型可采用自适应的方法调整肤色范围。
    分类方法单对象人脸识别不存在人脸数据库,常用的最小距离分类法不能够正确识别特定的对象,只能用阈值作为判据。因此,阈值的选取十分重要,阈值过大则容易出现错判,存在安全隐患;而阈值过小又会影响识别效率。
3人脸的检测和归一化
    人脸检测是人脸识别的前提。对于给定的图像,人脸检测的目的在于判断图像中是否存在人脸,如果存在,则返回其位置和空间分布。利用人脸肤色和面部特征,将人脸检测分为两个阶段:外脸检测和内脸定位。外脸检测主要利用人脸肤色进行初步的脸区检测,分割出肤色区域;内脸检测是在外脸区域中利用面部几何特征进行验证和定位。
外脸检测的任务是将待检图像中可能的人脸区域找出来并加以标记,其步骤如下:
(1)根据人类肤色在色彩空间中存在区域性的特点,将可能为人脸的像素检测出来。为更好地利用肤色特征,同时选用HSI和YcbCr两种色彩空间对图像进行二值化处理,肤色范围限定在H
∈[0,46],S∈[,],Cb∈[98,130],Cr∈[128,170]内。将满足条件的像素标记为肤色像