中确定是否有人脸，若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小的信息； 所述图像的预处理主要是对人脸图像在识别前进行各方面的处理来增强人脸特征；主 要的预处理方法有灰度变换、直方图修正、图像的锐化与平滑以及图像的几何校正； 所述人脸特征提取主要是提取表示人脸信息的关键特征；如何能够提取有效的特征是 人脸识别的关键所在；人脸的代数特征是将人脸看成一个数据矩阵，提取这个数据矩阵的 一些特性进行人脸比对；一张人脸图像的维数是非常高的，处理起来的计算量是很大，不 利于图像的处理和区分；为了区分出人脸图像，引入主成份分析，即将高位空间中的主要 信息提取出来，以此解决维数过高的计算量以及数据冗余问题；基于主成分分析的人脸识 别算法，首先应用K-L变换，求出训练人脸空间的特征值，对特征值进行一定的取舍，然 后构成一个新的低维正交基空间，将所有的人脸投影在这个低维空间中，然后计算与待测 图像的人脸最近的人脸图像，最后完成人脸识别； 所述人脸识别：主要是比较待识别的人脸与预存数据库中的人脸在特征脸空间的距 离，找出距离最小的人脸图像，然后输出达到身份验证的作用；分为三个主要步骤：（1)用 预存人脸数据库的中的图像数据构建特征脸空间，假设人脸图像的像素为M*N，将每张人 脸图像列相接构成一个列矩阵D ;D是人脸图像的维数也是图像空间的维数；为了减少计算 量即减少维数，舍掉一部分特征值，保留较大的特征值，得到一个由特征脸组成的特征脸 空间，每一张预存人脸数据库的图像都能进行投影并获得唯一表示的一组坐标，这组坐标 就代表在特征脸空间中的人脸图像，有了坐标后就能计算出最近的人脸图像；（2)预存人 脸图像的特征提取，主成分分析的人脸识别算法主要利用K-L变换来提取特征，基本原理 是在人脸空间中找出一组m个正交矢量，这组正交矢量要能最大限度的表示人脸数据的方 差；然后将原始矢量从η维空间投影到新的正交矢量构成的m维特征脸空间，从而完成数据 的映射与压缩；（3)人脸识别，将预存人脸数据库中的每张人脸照片和待识别照片投影到 特征脸空间，每张人脸图片在特征脸空间中得到唯一的一组坐标；通过计算待识别照片的 坐标与预存数据库中的每张人脸的坐标的距离值，距离最小的坐标所代表的人脸就是识 别了的人脸图像；人脸间的距离采用欧氏距离公式来计算；
2. -种人脸图像预处理仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：选择预存人脸数据库，系统首先提示选择预存人脸图像库；预存人脸数据库 中包含有10位测试者，其中有八位测试者的人脸照片来自Essex人脸库；两位位来自建的 人脸库；每人共有五张人脸图像，共有五十张人脸图像；每张图像的人脸拍摄角度都是正 面，人脸也没有遮挡物；人脸照片都是在测试者说话的时候拍的，人脸表情都有一定幅度 的变化；每张图像的大小都是180x200 ;图像的格式为JPG格式；每张图片按顺序命名； 第二步：选择待识别人脸数据库，待识别人脸数据库中的测试者与预存人脸数据库中 的测试者相同，这里采用与预存人脸数据库中不同的照片；每位测试者一张照片，共十张 照片；待识别人脸数据库中图片的釆集环境以及图像的尺寸和格式以及拍摄角度都相同； 即预存人脸图像数据库中的测试者照片与待识别人脸数据库中的照片在同一环境下采集 的； 第三步：待输入识别人脸图像，选择完预存人脸数据库以及待识别人脸数据库后就能 选择需要识别的人脸图像，本系统的人脸图像数据的提取方式是按照图片的名称提取的， 所有图片的命名采用罗马数字并且必须是相连的，命名的数字不能有间断否则系统会进 行报错；输入的待识别人脸图像的名称必须是罗马数字而且输入的数字不能超过待识别人 脸图像的总数； 第四步：创建预存人脸向量库T，在MATLAB中引入函数FaceVectorDatabase，此函数的 输入为预存人脸数据库的路径，输出为预存人脸向量库T ;主要实现的功能是将预存人脸 数据库中的图像转换为列向量来构成预存人脸向量库T ;首先找到预存人脸数据库中的文 件，计算文件中所含图片的总数L ;其次，对预存人脸数据库中的每一张彩色图片转换为 灰度图片；然后，将每一张图片转换为一个列向量；假设灰度图像的行数为n，列数为m，则 灰度图像就转换为一个nxm行，1列的向量；最后，将所有图像的列向量组成一个nxm行，L 列的新矩阵T ; 第五步：求特征脸空间，在MATLAB中引入函数EigenfacesSpaces，此函数的输入为预 存人脸向量库T，输出为三个：矩阵T的均值即平均脸，每个人脸向量与平均脸的差形成 的矩阵A,特征脸空间Eigenfaces ; 第六步：人脸识别，在MATLAB中引入函数FaceRecognition，此函数的输入为四个量： 待识别图像，每个人脸向量与平均脸的差形成的矩阵A，特征脸空间Eigenfaces，平均脸 m ;函数输出为识别了的图像名称； 第七步：人脸识别结果显示，通过函数FaceRecognition得到识别的人脸图像名称，将 待识别人脸图像和识别了的人脸图像输出在同一个显示框内。
【专利摘要】本发明公开了一种人脸图像识别仿真系统及方法，该系统包括采用一种基于MATLAB的主成份分析人脸图像识别仿真系统及方法，主要包括人脸图像采集和定位、图像预处理、图像特征提取、人脸识别四大部分；该方法可以解决不与目标相接触就取得样本图像、利用人脸图像来进行身份验证的问题，可以解决国家安全系统人脸数据库和逃犯数据库之间的识别匹配，可以解决各类证件如驾照、护照等与实际持证人的身份核对，可以解决各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证、社会保险人的身份验证，可以解决在家庭娱乐领域,智能玩具、家政机器人对主人身份的识别。
【IPC分类】G06K9-00, G06K9-62
【公开号】CN104834905
【申请号】CN201510212733
【发明人】刘晓芳, 米启超, 赵红梅, 贺伟, 杨帆, 卢亚鹏, 王丹阳, 樊晓虹, 张晓杰, 芦明
【申请人】河南城建学院
【公开日】2015年8月12日
【申请日】2015年4月29日