毕业论文：基于人工免疫的人脸识别算法

目录/提纲：……
1、企业、住宅安全和管理
2、电子护照及身份证
3、公安、司法和刑侦
4、自助服务
5、信息安全
2、熟悉软件开发工具，如matlab等
3、要经常与其他人交流，能获得许多有用的信息
……

题目：基于人工免疫的人脸识别算法
学 院：计算机科学与技术学院
专 业：软件工程

目录
摘要 1
ABSTRACT 2
第1章 绪论 3
1.1 选题背景 3
1.1.1 课题的来源 3
1.1.2 人脸识别技术的研究意义 3
1.2 人脸识别技术的研究意义 4
1.2.1 国外的发展概况 4
1.2.2 人脸识别技术的研究意义 5
1.3 论文研究的主要内容 5
1.4 创新和课题意义 6
第2章 人脸识别相关技术介绍 7
2.1 人脸识别概述 7
2.1.1 人脸识别的优势 7
2.1.2 人脸识别存在的一些问题 8
2.2 人脸识别的一般方法 9
第3章 人工免疫算法介绍 错误！未定义书签。
3.1人工免疫算法综述 错误！未定义书签。
3.1.1人工免疫算法基本步骤 错误！未定义书签。
3.1.2人工免疫算法流程图 错误！未定义书签。
3.2克隆选择算法 错误！未定义书签。
3.2.1反向选择算法 错误！未定义书签。
3.2.2克隆选择算法 错误！未定义书签。
3.2.3多层次动作克隆选择算法 错误！未定义书签。
第4章 基于小波变换及傅里叶频谱的人脸特征表示方法 17
4.1 小波变换 17
4.2 傅里叶变换 19
4.3 频谱脸 21
4.4 人脸特征表示 22
第5章 基于人工免疫的人脸识别系统 错误！未定义书签。
5.1 克隆选择算法流程 错误！未定义书签。
5.2 克隆选择算法主函数 错误！未定义书签。
5.3 重要函数代码 错误！未定义书签。
5.3.1 适度值计算 错误！未定义书签。
5.3.2 选择 错误！未定义书签。
5.3.3 克隆繁殖 错误！未定义书签。
5.3.4 高斯变异 30
第6章 系统的实现 31
6.1 系统概述 31
6.1.1 设计思路 31
6.1.2 开发环境 32
6.2 系统功能介绍 32
6.2.1 单步执行 32
6.2.2 快速执行 33
6.2.3 正确率检查 错误！未定义书签。
6.3 输入数据 35
6.3.1 数据输入 35
6.3.2 输出数据 36
第7章 实验与讨论 37
7.1 实验数据 37
7.1.1 数据输入 37
7.1.2 聚类中心 37
7.2 识别结果数据统计 38
7.2.1 普通聚类中心识别数据 38
7.2.2 最优聚类中心识别数据 39
7.3 数据分析和结论 40
第8章 展望 42
8.1人脸识别新技术 42
8.2 应用前景 42
结语 44
致谢 45
参考文献 46


摘 要
人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本文将人工免疫算法应用于人脸识别系统中。首先，对人脸图像预
……（新文秘网https://www.wm114.cn省略1987字，正式会员可完整阅读）……　
gnition WSavelet transform Fourier transform Spect roface Clonal Selection Algorithm artificial immun algorithm



第一章 绪论
1.1 选题背景
1.1.1 课题的来源
随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金 融、网络a全、物业管理以及考勤等领域。
1.1.2 人脸识别技术的研究意义
1、富有挑战性的课题
人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
3、面部感知系统的重要内容
基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类（年龄、种族、性别等的判别）、表情识别、唇读等分系统，如图1-1所式，可以看出，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节，是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合特定人的先验知识，可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化工作环境，信息的共享和隐私保护等等。
图1 面部感知系统结构图
1.2 人脸识别的国内外发展概况
现在人脸识别技术已经应用在许多领域中，并起到了举足轻重的作用，人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了长足的进步， 现在就目前国内外的发展情况来进行展述。
1.2.1 国外的发展概况
见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作，1990年日本研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。1993年，美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组，建立了feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。
美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并且FAR为49%。在美国的进行的公开测试中，FAR，为53%。美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法。这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。在机场开展的测试中，系统发出的错误警报太多，国外的一些高校（卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）为首，麻省理工大学（Massachusetts Institute of Technology ）等，英国的雷丁大学（University of Reading））和公司（Visionics 公司Facelt 人脸识别系统、Viiage 的FaceFINDER 身份验证系统、Lau Tech 公司Hunter系统、德国的BioID 系统等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考试验证系统的实现方面深入研究并不多。
1.2.2 国内的发展概况
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络a全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。 2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
1.3 论文研究的主要内容
本文将人工免疫算法应用于人脸识别系统中,重点叙述基于频谱脸的人脸特征提取，以及克隆选择算法及其实现。
在基于频谱脸的人脸特征提取部分将在本文的第4章——基于小波变换及傅里叶频谱的人脸特征表示方法——中进行详细介绍，重点介绍小波变换的方法和作用和实现代码，傅里叶变换的方法和作用和实现代码。获得频谱脸的过程如下：
1. 对人脸图像预处理，统一亮度，大小等；归一化处理不是本系统的特色内容，将不做详细叙述。
2. 对预处理后的人脸图像进行多分辨率小波分解，获取变换后的低频分量，用低通分量来描述人脸信息，实现数据压缩，并有效削弱光照和表情变化的影响；
3. 对小波低频图像进行傅立叶变换,变换后获得的频谱图即频谱脸，傅里叶变换能有效的削弱人脸位移变化产生的影响；
4. 分析频谱脸的系数矩阵,从系数矩阵中取得人脸图像的特征向量；
人工免疫算法和克隆选择算法的原理将在第3章——人工免疫算法介绍——中进行介绍，克隆选择算法将在第5章——基于人工免疫的人脸识别系统——中进行详细介绍。
1.4 创新和课题的意义
本课题有三个大的创新点：
 最终特征向量是由通过小波变换，傅里叶变换得到的频谱脸转化而来。人脸图像经过小波分解后,其能量集中在分解的低频带上,因此对低频带图象进行频谱性分析后提取的特征向量具有对人脸图象表情不敏感且大大降低存储空间和计算复杂性的优点。对小波分解后的低频系数图像进行傅立叶变换,可以完全消除因空间位置对不准而带来的位移误差。这部分内容将在第四章的第二节中进行显示介绍。
 将人脸识别和人工免疫算法结合起来，旨在提高运行效率，提高识别率。人工免疫系统是对自然免疫系统的模拟,通过进化学习后,可以在外部病原体和身体自己的细胞之间进行辨别,并且人工免疫系统的克隆算法能够较好地保持_的多样性,具有良好的泛化能力。利用改进的克隆选择算法能够很好的达到提高运行效率，提高识别率的效果，我们将在第三章的第二节中对克隆选择算法进行详细介绍。
 在软件设计中，不仅实现了人脸识别功能，为了方便算法分析，还提供了单步处理功能，并在该功能中实现了用户控制该步操作是否执行和操作结果是否显示的功能。


第二章 人脸识别相关技术介绍
2.1 人脸识别概述
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、_（语音）、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
2.1.1 人脸识别的优势
与其它生物特征识别技术相比，人脸识别再可用性方面具有独到的技术优势，这主要体现在：
1. 可以隐蔽操作，尤其适用于安全监控
这一点特别适用于解决重要的安全问题、罪犯监控与网上抓逃等应用，这是指纹、虹膜、视网膜等其他人体生物特征识别技术不能比拟的。
2. 非接触式采集，没有侵犯性，容易被接受
因此，不会对用户造成生理上的伤害，另外也比较符合一般用户的习惯，容易被大多数的用户接受。
3. 具有方便、快捷、强大的事后追踪能力
基于面相的身份认证系统可以再事件发生的同时记录并保存当事人的面相，从而可以确保系统具有良好的事后追踪能力。例如，用于考勤系统时候，管理人员就可以方便的对代打卡进行时候监控和追踪；这是指纹、虹膜等生物特征所不具有的性质。
4. 图像采集设备成本低
目前，中低档的摄像头价格已经非常低廉，基本成本标准的外设，极大地扩展了其实用空间；另外，数码相机、数码摄像机和照片扫描仪等摄像设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。
5. 更符合人类的识别习惯，可交互性强
例如，对于指纹、虹膜等识别系统，一般用户对识别往往是无能为力的，而对人脸来说，授权用户的交互和配合可以大大提高系统的可用性和可靠性。
2.1.2 人脸识别存在的一些问题
人脸识别被 ……（未完，全文共31024字，当前仅显示5580字，请阅读下面提示信息。收藏《毕业论文：基于人工免疫的人脸识别算法》）