文档介绍：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:身份证照片摄像头获取的照片人脸检测定位人脸照片处理人脸照片处理人脸检测定位特征提取比对识别输出结果是否为同一人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***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:获取的图像分割出具有肤色的窗口可能的人脸区域肤色检测根据色度上的相似性和空间上的相关性判断几何特征检测或者灰度特征检测确定的人脸图像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:分割出的确定的人脸图像尺度归一灰度归一去除噪声灰度均衡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