基于人脸识别技术的二代身份证核实系统的研究与实现.rar

摘要:本文主要研究人脸检测，人脸配准，人脸识别中的一些技术方法。在人脸检测方面本文主要介绍了Adaboost算法。在人脸配准方面，主要介绍了了通过人眼定位校准的方法和通过主动外观模型校准的方法。在人脸特征提取和识别的方面，本文主要介绍了主成分分析的方法和基于支持向量机结合使用梯度方向金字塔的方法。最后结合两个应用，研究了人脸识别算法在实际应用中的设计。在对二代身份证的核实系统的研究中，本文对基于支持向量机结合使用梯度方向金字塔的方法做出了改进，并描述了该改进算法的原理，给出了该改进算法和其他算法的一些对比结果和对比分析，最后给出了该系统的设计和实现。在对开机登录系统的研究中，本文认为基于主成分分析的方法能满足视频要求的实时效果，且识别效果可以达到要求，故可以采用基于主成分分析的方法并给出了对该算法的测试结果，最后给出了该系统的设计和实现。

关键词：人脸检测，人脸识别，主成分分析，支持向量机，梯度方向金字塔，主动外观模型，人眼定位

Abstract:This paper mainly studies the algorithm of face detection, face alignment and face recognition. In the aspect of face detection, Adaboost algorithm is introduced in this paper. In the aspect of face alignment, this paper introduces the methods of calibration by eye location and Active Appearance Model. In face feature extraction and recognition, this paper mainly introduces the methods of Principal Component Analysis (PCA) and SVM+GOP. Finally, based on two application systems, this paper researches the design of face recognition algorithm in practical applications. For the system of the second generation id card verification, this paper proposes an improved algorithm of SVM+GOP and gives an description of the improved algorithm. A result comparison and analysis is also given in this paper. Finally, the system design and realization is presented. In the study of the computer login system, this paper considers that the Principal Component Analysis method can satisfy the need of real-time required by video systems, and the recognition rate can also meet the demand. So the method of principal component analysis can be adopted. Finally, test results of the algorithm and the design and implementation of the system is also given.

Key Words: Face detection, Face Recognition, PCA, SVM, GOP, AAM, eye detection

本文研究内容安排及组织

　　　第一章绪论，简单介绍了人脸识别系统的构成，研究意义等。

　　　第二章人脸识别技术研究，主要介绍了一些目前已有的人脸检测技术，人脸关键点定位技术，以及人脸特征提取和识别技术。

　　　第三章人脸识别算法及其在二代身份证核实系统中的应用，介绍了一个基于二代身份证核实系统的人脸识别算法的设计，该算法是对一个跨年龄的人脸识别算法的改进，分析了该算法的测试结果，最后给出了该系统的设计和实现。

　　　第四章人脸识别算法及其在登录系统中的应用，介绍了基于开机登录系统的人脸识别算法的设计，分析了对该算法的测试结果，以及介绍了该系统的设计和实现。

第五章为本文工作的总结与展望。