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浅谈人脸图像中各器官的定位的应用研究
来源:Http://myeducs.cn 联系QQ:点击这里给我发消息 作者: 佚名 来源: 网络 发布时间: 12/05/02

第1章 绪    论

1.1  引言

随着计算机网络的发展,网络的应用广泛普及,越来越多的企事业单位及部门采用了适应自身应用及发展的计算机网络系统随之而来的是危害网络安全的攻击入侵案例日益增多。在增强网络资源共享、信息传递等功能的同时计算机网络作为开放的信息系统必然存在众多潜在的安全隐患,网络安全技术越来越受到全球网络建设者和使用者的关注。

目前,对网络安全构成威胁的主要因素是身份窃取身份窃取已经不是什么新鲜事了,我们会不知不觉地成为身份窃取的受害者,并且这样的受害者遍布社会的各个阶层,最令我们无法接受的是肇事者往往逍遥法外这种事情的频频发生,导致网络用户金钱流失、信誉受损生物特征识别作为网络安全的一个研究领域,被评为21世纪十大高科技之一。它是通过计算机利用人类自身的生理(如人脸、指纹、掌纹、虹膜、耳形等)或行为特征(如语音、步态等)进行身份认证的一种技术。现有的基于账号和密码的身份识别系统是远远不够的,生物特征识别技术将在未来网络安全研究上占据重要的地位。

本文所研究的方向是生物特征中的人脸识别技术。虽然人脸识别不如虹膜、指纹识别精确,但是人脸图像的获取比较方便,经过计算机对图像的重建与分析,识别的准确度也比较高。人脸识别技术从严格意义上讲,包括人脸定位与人脸识别。所谓人脸定位,是指在图像中找到人脸,然后通过计算机对人脸图像的处理产生出更适合人观察和识别的高质量图像;所谓人脸识别,是将人脸定位中选取出来的人脸与数据库中已有的人脸进行比较,找出匹配的档案来。那么如何进行人脸定位呢?首先就要提取出人脸图像中的各个器官,通过数学形态学膨胀、腐蚀运算进行处理。在保真的前提下提高整体或局部的质量,可以从图像中提取有用测度、数据或信息,生成非图像的描述或表示。然后找到用作标志的属性,即视觉直接感受到的自然特性(如区域的亮度、色彩、轮廓等),再将图像划分成若干个互不相交的具有特性的区域,从中找到感兴趣的目标,实现各器官的定位;其次计算出人脸器官的数目、位置、大小、位姿等数据;最后根据数据是否匹配进行人脸识别。由于人脸的不同器官都可以用一个几何特征矢量表示,并且每个特征矢量都具有一定的独特性,因此采用几何特征法足以反映出不同人脸的差别。人脸图像中提取的器官包括眼睛、鼻子、嘴巴等,提取特征时往往把人脸器官的形状和几何关系作为基础的特征矢量。但由于人脸变化复杂,这项工作会受到很多因素的影响,主要表现在:

1人脸具有多种表情,每种表情所对应的人脸器官的特征又有很大差别

2.人脸上的附属物多样化,如头发、胡须、眼镜、痣等

3人脸的受光照条件的影响(如与摄像机的角度、光的强弱等条件)

4人脸有时会不可避免地被遮挡或部分遮挡

因此,成功地进行人脸图像中各器官的定位是极富挑战性的课题

1.2 安全的身份识别

现在,大量的传统企业在不断加快信息化建设的进程,越来越多的企业意识到使用网络办公既方便又可以节省资金,另外电子商务的发展也是日新月异,这样就必须保证网络上的信息的安全。为了解决这个问题,必须实施一套安全的关于身份管理基础设施的解决方案。当人们获取网络上的信息资源时,都必须使用一组凭证来接受身份检查和验证,即通过计算机显示屏和摄像头将使用计算机网络系统的人员进行拍照,形成图像;然后依据算法将人脸提取出来,继而将人脸上的五官(如眼睛、嘴等)提取出来;将这些器官的特征值与特征数据库的值进行对比,从而实现身份的识别。

这里又提出来一个新的问题,即特征数据库。目前,社会上对人的身份验证采用的最广泛、最简单的方法是居民身份证。由于身份证具有防伪标记,每个人的身份证号都是唯一的,并且里面包含出生日期和性别等信息,更重要的是身份证中包含人脸的图像,清晰、层次丰富且神态自然,所以完全可以鉴别人的身份。那么就可以依据身份证信息数据库,建立人脸的特征数据库。当然这只是一种设想,目前的身份证信息数据库一般用于进行户籍的管理,更多的、更有效的管理手段需要深入的研究和大量的人力操作。

多家相关部门及业界的宣传教育工作,使更多认识到人脸识别可以用于保护个人的身份,并且不仅不会妨碍个人隐私保护,反过来更能捍卫个人的权利人脸识别给使用计算机网络系统的人提供了很多的便利。例如在机场的应用中,人脸识别可以加快游客通过安全检查点的速度,提高了便利性和保密性;人脸识别还可以检测出“不受欢迎的人物”(如在机场闹事的人、在逃通辑犯等),提高了安全性。对于法律机构而言,使用人脸识别技术也可以显著提高工作效率,增强检测欺诈行为的能力,提进行恐怖分子和犯罪嫌疑人“观察名单”匹配的能力。

1.3 人脸识别的发展阶段

图像是自然界景物的客观反映。随着计算机图像处理的深入和发展,人脸识别技术也经历了如下四个阶段:

1.基于单一背景的正面人脸识别阶段。

60年代末期,出现了基于单一背景的正面人脸识别技术这个阶段属于人脸识别技术的初级阶段,当时识别过程基本依赖于操作人员,无法实现人脸的自动识别,没有实现信息的可视化。许多信息转化为视觉形式后,只能依据人们对可视模式识别的自然能力,观察、分析大规模数据和许多复杂现象。因此,它的效果与所进行的工作量相比,应用价值很小

2基于多姿态/表情的人脸识别阶段。

开始于70年代末期基于多姿态/表情的人脸识别阶段是人脸识别技术的发展阶段。在早期的人脸识别中,人们对姿态、表情问题也提出过疑惑,但苦于条件技术限制使得人脸识别缺乏一定的通用性,这种疑惑也就没有得到解决

3动态跟踪人脸识别阶段。

90年代末期,计算机软硬件技术迅速发展,计算机处理图像的性能有了大幅度的提高,人脸识别技术进入了动态跟踪人脸识别阶段。随着全球化进程的不断加速,国际恐怖主义等非传统安全问题日益升温,为防止国际恐怖势力相互勾结防止恐怖组织地域扩大各国政府投入了大量的人力、物力进行人脸识别的研究也使得动态人脸跟踪技术热门起来

4三维人脸识别阶段。

结合人机交互、图像技术、认知科学等诸多学科的理论和方法,进行更精确的人脸识别研究出现了三维人脸识别技术使得人脸识别进入了三维人脸识别阶段基于人脸的客观位置表情变化动作更替和光线投影等研究的三维人脸模型成为人脸识别技术的一个主要研究方向。

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