三维人脸识别系统研究毕业论文

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

点击下页还有更多>>>图像识别技术论文

网络、网站，或管理系统都可以的

学院下设六个系科，分别是计算机系、通信工程系、机械工程系、机电工程系、电子工程系、电气工程系。建有汽车与动力研究所、机电控制研究生、数控加工与装备技术研究所等三个研究所，和一个校企联合实验室——数字社区与智能家居实验室。 “通信与信息系统”学科自1986年开始招收通信与信息系统方向硕士研究生。目前，本学科主要研究方向有：自适应信息处理与无线通信、图像、语音处理与流媒体通信、嵌入式技术与通信控制系统、生物医学信息处理。自适应信息处理与无线通信方向，主要研究内容有：自适应处理、统计信号处理、智能信息处理在无线通信系统传输特性、信道的时频域建模中的应用技术; 编码调制与干扰抑制技术、无线资源管理优化在改善无线通信系统带宽及容量方面的基础理论等。有关研究成果发表在《IEEE proceeding on Wireless Commun.》、《The IET Communications Conference on Wireless, Mobile and Sensor Networks》、《IEEE Proceeding on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing》、《Journal of Systems Engineering and Electronics》，取得国家发明专利2项。图像、语音处理与流媒体通信方向，主要研究内容有：视音频信号压缩和处理、图像及视频中的信息隐藏、网络安全流媒体产权保护软件技术、仿生语音信号的收集、处理和输出的机器实现、声音和图像信息传输与组网技术等。嵌入式技术与通信控制系统方向，主要研究内容有：结合嵌入式系统的技术发展，依托本学科的“数字社区与智能家居”联合实验室，研究PC平台、FPGA平台、DSP平台以及SIMD并行处理阵列多媒体处理优化方法，开展平台针对性的新算法研究、理论探索。生物医学信息处理方向，主要研究内容有：生物系统建模、医学图像处理、多源生物信息融合、模式识别与智能生物信息处理。有关研究成果发表在《International Journal of medical robotics and computer assisted surgery》、《International Journal of signal processing》、《Journal of medical and biology engineer》。现有在研的国家自然科学基金项目1项，省部级项目2项。近十年来，该学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。本专业硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在高等院校、科研机构、政府机构和其他企事业单位从事电子信息和通信工程相关的教学和研究工作。本硕士点目前的负责人为李莉教授，主要导师有李莉、王沛、张静、殷业、董建萍、方祖华、张自强、谭永红等。 计算机软件与理论硕士点自2000年开始招收硕士学位研究生，目前本学科主要研究方向有：软件工程设计理论与方法、信息系统与数据库、遗传算法、虚拟现实。软件工程设计理论与方法方向主要研究内容：（1）软件测试技术。基于状态转换图、有限状态机理论及对象动态测试模型研究类测试技术；针对面向对象软件测试技术的特点，利用层次划分、边控制域等概念进行测试用例设计，将遗传算法、马尔可夫链模型等应用于测试用例的自动生成，改善软件测试的效果和效率。（2）软件可靠性工程。在对软件容错技术、软件可靠性计算、设计方法研究的基础上，建立软件可信性综合等级分类和等级评估方法，实现对软件质量的定量度量。（3）软件估算及度量。基于UML模型，建立软件规模估算、开发进度度量及设计质量度量模型，为软件过程改进提供量化依据。（4）软件过程改进模型及方法。以我国中小型软件企业为应用目标，以CMM及CMMI为标准，研究低成本、可操作性强的软件过程改进模型及方法。（5）模型驱动架构（MDA）的实现技术。在MDA框架下，研究软件模型的建立、扩展和变换等方面的技术。信息系统与数据库方向的主要研究内容：数据挖掘技术、数据库建模技术、数据库中间件技术、数据库建模新技术。遗传算法方向的主要研究方向：遗传算法在多目标优化问题上的应用, 遗传算法与模拟退火法, 遗传算法与粒子群算法。虚拟现实方向的主要研究内容：环境建模技术，即虚拟环境的建立，目的是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型；人机交互技术；系统集成技术，虚拟现实系统中包括大量的感知信息和模型，系统集成技术包括信息同步技术、模型标定技术、数据转换技术、识别和合成技术。本学科自成立以来主持科研项目多项，其中包括国家自然科学基金“软件参数配对覆盖测试集生成的若干问题研究”、教育部高等学校骨干教师资助计划项目“软件容错的智能控制方法研究”、上海市自然科学基金项目“基于组件的软件系统的可靠性计算方法研究”、上海市曙光计划项目“应用软件的可靠性设计和实现策略”，以及企事业单位委托的开发项目等。学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。所有的硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在教育部门、政府机构和其他企事业单位从事计算机教学或计算机应用与管理工作。本硕士点目前的负责人为高建华教授、主要导师为：高建华、迟洪钦、陆黎明、徐晓钟、吴海涛. 计算机应用硕士点自1995年开始招收计算机应用方向硕士研究生，目前本学科主要研究方向有：网络与多媒体、图像处理与模式识别、数据库技术、机电一体化及控制系统。网络与多媒体方向主要研究内容：分析各种计算机网络（有线网络、无线网络等）协议性能；提高现有网络协议性能的方法；网络故障快速诊断及群体智能优化算法（蚁群算法、粒子算法、遗传算法等），动态实现网络路由优化算法。数字图像处理与模式识别方向的主要研究内容：二维及三维人脸识别系统中关键技术；基于分形编码的图象检索与识别算法；隐形信息的检测和提取技术，设计更稳定的信息隐藏方法，生物信息挖掘。数据库技术方向的主要研究内容：数据挖掘技术、数据库建模技术、数据库中间件技术及数据库系统开发。机电一体化及控制系统方向的主要研究方向：嵌入式系统的控制器；检测与控制软件的研发；仿真测试平台的开发；系统仿真的基本概念与原理；建模的基本方法；连续系统模型的离散化处理方法；高阶模型及非线性模型的处理方法；连续系统仿真的基本原理与基本方法；面向加工的自由曲面，组合曲面的建模；自由曲面、组合曲面的建模方法；精度理论及适应性建模策略。本学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。本专业所有的硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在高等院校、中学、政府机构和其他企事业单位从事计算机教学或计算机应用与管理工作。本硕士点目前的负责人为黄继风教授、主要导师为：黄继风、李鲁群、马燕、赵梗明、陈军华、蔡文、胡荷芬，王笑梅，陈海光等。

计算机软件毕业论文的题目都好写啊