5.1 系統介紹

隨著社會的不斷進步以及各方面對于快速有效的自動身份驗證的迫切要求，生物特征識別技術在近幾十年中得到了飛速的發展。作為人的一種內在屬性，并且具有很強的自身穩定性及個體差異性，生物特征成為了自動身份驗證的最理想依據。當前的生物特征識別技術主要包括：指紋識別，視網膜識別，虹膜識別，步態識別，靜脈識別，人臉識別等。人臉的定位與跟蹤是最近幾年圖像處理領域研究比較熱門的課題之一。隨著研究的不斷深入，該領域的研究取得了長足的發展，研究的深度在不斷增加，研究的范圍在不斷擴大。人臉定位與跟蹤技術的研究具有重要的學術價值、巨大的應用價值和市場潛力，所以對該課題進一步研究的要求已經變得更加迫切。

與其他識別方法相比，人臉識別由于具有直接、友好、方便的特點，又因其使用者無任何心理障礙，易于為用戶所接受，故得到了廣泛的研究與應用。除此之外，人們還能夠對人臉識別的結果作進一步的分析，得到有關人的性別、表情、年齡等諸多額外的信息，擴展了人臉識別的應用前景。當前的人臉識別技術主要被應用到了刑偵破案、證件驗證、視頻監控、入口控制及表情分析等方面。此外，人臉識別技術在醫學、檔案管理、人臉動畫、人臉建模、視頻會議等方面也有著巨大的應用前景。

作為人臉識別的重要的第一步——人臉檢測，是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置與大小。人臉檢測系統的輸入是可能包含人臉的圖像，輸出是關于圖像中是否存在人臉以及人臉的數目、位置、尺度、位姿等信息的參數化描述。人臉檢測是人臉識別的基礎，是人臉識別、視點跟蹤和人臉圖像壓縮等應用中的重要環節。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響，使得人臉檢測成為一項復雜的、具有挑戰性的研究課題。

本章設計了一個基于膚色的人臉檢測系統，通過彩色空間變換、膚色模型建立、膚色相似度計算實現人臉圖像的初步檢測功能，然后再通過對圖像進行二值化處理實現人臉部區域的識別與分割。