發(fā)布時間：2017-07-28 08:54

摘要

生物特征識別技術(shù)對于我們來說并不陌生，例如出現(xiàn)頻率較高的人臉識別技術(shù)和指紋、聲音識別技術(shù)等都隸屬于它的范疇。本文研究基于人臉識別的身份驗證系統(tǒng)，可以使用在諸如駕�？荚�、考勤應(yīng)用中。其主要內(nèi)容和功能有以下三個部分：（1）對于權(quán)限不同的人員登錄以及鐳射卡等信息的實現(xiàn)管理（2）制定驗證制度以及分析考生考試驗證數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)備份的驗證（3）采集儲存和對比人臉數(shù)據(jù)等。

在本系統(tǒng)中是以Microsoft Visual Studio2010和OpenCV2.0作為開發(fā)工具，以SQL Server2008作為數(shù)據(jù)庫。C++語言具有操作方便快捷和強大的數(shù)據(jù)庫以及具有高效率的代碼的特點，可以提高處理圖像中的大量數(shù)據(jù)以及復(fù)雜操作的效率，因此本系統(tǒng)運用C++語言來實現(xiàn)程序。在系統(tǒng)中將cvMat矩陣變換函數(shù)，IpImage圖像函數(shù)， cvRect矩形坐標函數(shù)等添加到函數(shù)庫OpenCV 中，可以運用這些函數(shù)數(shù)據(jù)來進行人臉識別。

Abstract

Biometric identification technology is not unfamiliar to us, such as the emergence of high frequency face recognition technology and fingerprint, voice recognition technology are subordinate to its category. This paper studies the authentication system based on face recognition, which can be used in the application of driving test and attendance. The main content and function of the following three parts: (1) for the rights of different people login and information such as the implementation of the holographic card management, (2) to establish a validation system and analysis of test verification data and data backup verification, (3) collection and storage of the face data.

In this system, Microsoft Visual Studio2010 and OpenCV2.0 as a development tool, SQL Server2008 as a database. The C++ language has the advantages of convenient and powerful database and efficient code, which can improve the efficiency of processing large quantities of data and complex operation, so the system uses C++ language to realize the program. In the system, the CvMat matrix transforms function, IpImage image function, cvRect rectangle coordinates function and so on add to function library OpenCV, can use these function data to carry on face recognition.

目錄

摘 要 I

Abstract II
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 國內(nèi)外發(fā)展概述 1
1.3 論文的研究內(nèi)容 3
1.4 論文結(jié)構(gòu)說明 4
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹 5
2.1 人臉識別概述 5
2.2 人臉檢測的方法 5
2.2.1 基于統(tǒng)計的人臉檢測方法 5
2.2.2 基于特征的人臉檢測方法 7
2.3 基于K-L變換的人臉識別 8
2.4 Gabor特征提取算法 10
2.4.1 Gabor小波簡介 10
2.4.2 人臉圖像的Gabor特征 12
2.5 J2EE技術(shù) 15
2.5.1 J2EE概述 15
2.5.2 J2EE系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 15
2.5.3 J2EE組件技術(shù) 16
2.6 其他實現(xiàn)技術(shù) 17
2.6.1 Ajax技術(shù)概述 17
2.6.2 JQuery框架研究 18
2.6.3 B/S模式 19
2.6.4 WEB數(shù)據(jù)庫技術(shù) 21
2.7 本章小結(jié) 22
第3章 人臉識別考試身份驗證系統(tǒng)的設(shè)計 23
3.1 系統(tǒng)設(shè)計目標 23
3.2 系統(tǒng)功能需求 23
3.3 系統(tǒng)非功能性需求 23
3.3.1 運行性能 23
3.3.2 運行要求 24
3.3.3 安全性需求 24
3.4 系統(tǒng)開發(fā)模式 24
3.5 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計 26
3.5.1 系統(tǒng)總體架構(gòu) 26
3.5.2 系統(tǒng)的子模塊功能設(shè)計 28
3.6 數(shù)據(jù)庫設(shè)計 31
3.7 本章小結(jié) 32
第4章 人臉識別考試身份驗證系統(tǒng)的實現(xiàn) 33
4.1 系統(tǒng)運行環(huán)境 33
4.2 人臉識別系統(tǒng)功能實現(xiàn) 33
4.2.1客戶端設(shè)計 33
4.2.2認證服務(wù)器端設(shè)計 34
4.2.3 人臉檢測跟蹤的核心算法 35
4.3 系統(tǒng)界面的實現(xiàn) 37
4.3.1 客戶端用戶登陸界面 37
4.3.2 客戶端用戶管理界面 39
4.3.3 IE端系統(tǒng)管理員登陸界面 41
4.3.4 IE端考生注冊 42
4.3.5 人臉識別算法的實現(xiàn) 42
4.4 本章小結(jié) 43
第5章 人臉識別考試身份驗證系統(tǒng)的測試 44
5.1 測試目標 44
5.2 系統(tǒng)的功能測試 44
5.3 系統(tǒng)的性能測試 46
5.4 結(jié)果分析 48
5.5 本章小結(jié) 49
第6章 結(jié)論 50
致  謝 51
參考文獻 52

第1章 緒論

1.1 研究背景與意義

當(dāng)今社會信息技術(shù)在飛速發(fā)展，人們從自動取款機ATM中提取現(xiàn)金時需要身份驗證（身份證PIN）才可以取款，登錄計算機也需要密碼驗證才可以進入，在進入因特網(wǎng)時可以通過不同方式的身份驗證進入網(wǎng)絡(luò)。在這些最基本的驗證方法中，像信用卡、身份證、鑰匙等都屬于特定物品的身份驗證，像密碼、暗語、口令等屬于特定知識的身份鑒別方法，而人本身的生物特征是獨一無二的，具有無法丟失也不會遺忘，還不會被別人替代的特點。這種生物識別技術(shù)在當(dāng)今社會中得到廣泛的應(yīng)用，也發(fā)展成為一種高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)運用于諸多的安全領(lǐng)域中。雖然這種鑒別方法擁有像指紋分析、掃描虹膜或者視網(wǎng)膜掃描的個人特征的多項鑒別技術(shù)，但是它還需要鑒別人的配合才可以完成的。人臉圖像的識別技術(shù)可以直接采取人臉的側(cè)面或者正面的圖像進行身份識別，身份識別的人不需要本人直接參與配合也可以完成身份的鑒別。相比之下這種鑒別方式直接將人臉圖像直接存儲到相關(guān)設(shè)備中鑒別方法方便快捷。所以人臉圖像的鑒別方法可以方便快捷的進行身份識別，也不會觸及鑒別人的安全隱私，更容易得到廣泛的人群的接受和使用。
如今，考生打卡刷學(xué)時的方式已經(jīng)代替了傳統(tǒng)的報道方式，鐳射卡考試身份識別系統(tǒng)也被應(yīng)用到如今的考試當(dāng)中去，但部分考生抱著僥幸心理，接連出現(xiàn)了學(xué)車過程中替別人打卡和替別人考試等不正當(dāng)行為，很大程度上影響了駕考制度的公平性。為了避免上述情況的發(fā)生，必須要對現(xiàn)有的制度進行改善，而人臉識別系統(tǒng)則可以有效的解決上述問題，使那些抱有僥幸心理的學(xué)員無機可乘。所以，將人臉識別系統(tǒng)合理的應(yīng)用到當(dāng)今的駕考制度當(dāng)中去已變得迫在眉睫。

第6章 結(jié)論

本文主要是完成了以下幾方面的工作：

（1）對研究背景的講解以及要進行研究的目的。先對目前驗證系統(tǒng)所有的一些問題進行了回顧。要解決這些問題，運用人面部識別這種方法所起到的效果明顯。然后分析了目前各國對人面部識別研究的情況以及驗證系統(tǒng)將來的發(fā)展走向。
（2）講述了人面部識別的所用的辦法與原理，選取了適合本系統(tǒng)的計算方法。文章人臉識別的完成與應(yīng)用是文章的重點，其中人臉的檢測與匹配最為重要，因此文章先簡單描述了人臉識別，然后闡述了目前人臉檢測與識別主要的方法。選取了適合本系統(tǒng)的Adaboost算法展開人臉檢測，使用此方法來使人臉檢測模塊成為現(xiàn)實，在檢測時不僅準確而且具有很高的實時性。在檢測過程時立刻加載到OpenCV函數(shù)庫中將訓(xùn)練的分類器完成，，使得圖像檢測速度加快。在人臉識別中運用以Gabor小波為基礎(chǔ)的方法對人臉特征進行選取，再運用PCA這種方法對人臉展開降維，然后用以Fisher法為基礎(chǔ)將使分類得到實現(xiàn)，最終與最近領(lǐng)域的距離判別相結(jié)合將圖片識別變?yōu)楝F(xiàn)實。
（3）面對普通企業(yè)目前驗證管理體系的情況，以軟件工程的想法為中心使人臉識別中在考試時所用到的身份驗證系統(tǒng)的在需求方面的分析以及系統(tǒng)的設(shè)計得到了實現(xiàn)。在需要的分析中使得基礎(chǔ)業(yè)務(wù)分析與例圖設(shè)計得到實現(xiàn)；在系統(tǒng)設(shè)計中使對各個功能部分與關(guān)系數(shù)據(jù)庫表得到實現(xiàn)。
（4）在人臉識別中識別與檢測跟蹤具有極大的困難，尚有諸多困難需要解決。按照計算機技術(shù)與有關(guān)領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢來看，以人臉識別為基礎(chǔ)的技術(shù)會越來越成熟，將來人臉識別運用到考試中的身份驗證系統(tǒng)一定會變得更加智能與紛繁....

本文編號：583203