摘要：本文主要介绍了基于WINDOWS和MFC编程技术实现的人脸识别系统。本系统的实现过程中，使用了色彩空间的转换、图像建模以及其他很多的图像处理过程。本系统通过对图片进行一系列的处理，提取出人脸的大致框架，然后通过眼睛、嘴巴的建模，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。
本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。
关键字：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强
目录
摘要
Abstract
1 绪 言-1
1.1 人脸识别的研究背景-1
1.2 人脸识别的应用前景-1
1.3 人脸识别中人脸检测问题-2
2系统需求分析与方案选择-3
2.1 可行性分析-3
2.1.1 技术可行性-3
2.1.2 操作可行性-3
2.2 需求分析-4
2.2.1 应用程序的功能需求分析-4
2.2.2 开发环境需求分析-5
2.3 系统方案选择-6
2.3.1 设计方案原则的选择-6
2.3.2 图像文件格式选择-6
2.3.3 开发工具选择-6
2.3.4 算法选择分析-6
3 系统的概要设计-9
3.1 总体设计-9
3.2 各模块功能概述-9
3.2.1 人脸大致定位模块设计-9
3.2.2 眼睛和嘴巴定位模块设计-10
4系统的详细设计-12
4.1 系统的运行流程图-12
4.2 图像处理详细设计-12
4.2.1 图像数据读取-12
4.2.2 光线补偿-13
4.2.3 彩色空间的转换-14
4.2.4 非线性转换-14
4.2.5 人脸颜色建模-15
4.2.6 膨胀-16
4.2.7 腐蚀-17
4.2.8 去掉非人脸区域-17
4.2.9 再次膨胀、腐蚀-18
4.2.10 人脸区域定位-19
4.2.11 眼睛的速度匹配-20
4.2.12 眼睛的亮度匹配-20
4.2.13 眼睛的双重匹配-21
4.2.14 去掉非眼睛区域-22
4.2.15 膨胀眼睛区域-22
4.2.16 获得人眼中心点-23
4.2.17 嘴巴的定位-24
4.2.18 腐蚀出嘴巴区域-24
4.2.19 去离散点-25
4.2.20 定位嘴巴中心点-26
4.2.21 勾勒人脸-26
5测试-28
5.1 测试的原则-28
5.2 测试方案-28
6总结-30
参考文献-31
致 谢-32
