摘 要

人脸识别，是一种通过图像进行身份识别的生物识别技术。用照相机或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，并在图像中自行跟踪和检测人脸，从而对检测到的人脸图像进行面部识别的相关技术，通常也叫做面部识别、面像识别。

本文先对人脸识别概念、研究现状、研究思路、研究方法进行了介绍，阐述了研究人脸识别技术的主要目的与意义，并对现今人脸识别技术的发展与现状进行了简要分析。

人脸识别算法在不同的条件下具有不同的特性。在光照、表情、姿态变化等不同条件下，人脸每个特征都是不同的。针对人脸识别这一目的，本研究对OpenCV中的三种著名的算法进行了比较研究，并介绍了人脸识别三个经典的算法，包括基于PCA的特征脸法（Eigenface）、FisherFace（LDA线性判别分析）、LBPH（Local Binary PatternsHistograms）。然后探究三个算法在几何空间上的数学原理，基于Opencv Visual Studio2019对三个算法进行了编程演算，得到人脸数据集输出的图像，通过图像进行对比，我们可以分析出三个算法的优缺点，以此对算法进行优化。

这些算法具有可靠的精度，适合作为人脸识别系统的初始阶段，以确定哪种算法可以有效地应用于人脸识别系统中。

关键词：PCA 特征脸法 Fisher Faces LBPH 人脸识别 Opencv

Research on Principle and Application of Face Recognition

Abstract

Face recognition is a biometric technology for identity recognition through images. The related technology of using camera or camera to capture images or videos containing faces, and tracking and detecting faces in the images, so as to recognize the detected face images, is usually called facial recognition and facial recognition.

This paper first introduces the concept, research status, research ideas and research methods of face recognition, expounds the main purpose and significance of studying face recognition technology, and briefly analyzes the development and current situation of face recognition technology.Face recognition algorithms have different characteristics under different conditions. In the light, expression, posture and other different conditions, each feature of the face is different.

For the purpose of face recognition, this paper makes a comparative study of three famous algorithms in OpenCV, and introduces three classical algorithms of face recognition. It includes feature face method (Eigenface), FisherFace (LDA linear discriminant analysis) and LBPH (Local Binary PatternsHistograms). Then, the mathematical principles of the three algorithms in geometric space are explored, and the three algorithms are programmed based on Opencv Visual Studio2019, and the output images of the face dataset are obtained. Through the comparison of the images, we can analyze the advantages and disadvantages of the three algorithms. Based on this, the algorithm is optimized.

These algorithms have reliable accuracy and are suitable for the initial stage of face recognition system to determine which algorithm can be effectively applied to face recognition system.

Key Words: PCA; Eigenface ; FisherFace; LBPH; Face Recognition; Opencv

目录

摘 要 2

Abstract 3

第一章 引言 5

1.1 人脸识别概念 5

1.2 人脸识别技术的国内外研究现状 5

1.3 研究人脸识别技术的目的和意义 6

1.4 研究思路和技术方法 7

第二章 人脸识别各种方法的原理，公式及定义 9

2.1特征脸法 9

2.1.1 Muge和Figen 9

2.1.2 Jiachen和Kenneth 10

2.1.3 Detsing和Ketcham 10

2.1.4 Turk和Pentland 11

2.2 FisherFaces算法(FLDA) 12

2.2.1 Ronald Fisher 12

2.2.2 Jiachen和Kenneth 13

2.2.3 Quan Xue、Lei和David 13

2.3 局部二进制模式直方图(LBPH) 15

2.3.1 OjalaEtal 15

2.3.2 Ahonen 16

第三章 实验 17

3.1特征脸法（EigenFace） 17

3.1.1 工作流程 17

3.2 FisherFace 18

3.2.1 工作流程 18

3.3 LBPH 21

3.3.1 工作流程 21

结语 24

参考文献 24

致谢 25

附录 25

第一章 引言

1.1 人脸识别概念

从视频或图像源中识别人脸是计算机视觉的一项研究，称为人脸检测或识别。近年来，随着计算能力的不断提高，人脸检测和识别技术也越来越受到人们的重视。它具有广泛的应用领域，包括：生物特征识别，基于内容的图像检索系统，摄影和视频处理。

当今世界的计算和视觉传感技术已经达到一种状态，即廉价、可靠和准确的解决方案是可行的。许多配备了CMOS摄像机的嵌入式系统都可以应用于人脸检测系统，并且由于计算量大，该系统的一个开发版本已经可以用于人脸识别系统中。

人脸识别系统的主要应用之一是生物特征识别技术，许多研究都在进行，一种不同类型的应用程序可以用来搜索一部电影中的演员。此应用程序可用于跳到您最喜欢的演员/演员的任何场景。而电视或媒体播放器配备增强型嵌入式系统，可以离线或在线进行人脸识别。

本文将介绍不同人脸识别算法的几何原理和性能分析。

1.2 人脸识别技术的国内外研究现状

1.3 研究人脸识别技术的目的和意义

1.4 研究思路和技术方法

影响人脸识别精度的因素研究是人脸识别研究的重要阶段。这是因为在使用人脸识别系统时，有许多因素不能很好地控制。除了算法的性能之外，视频中的图像可能并不理想，因为图像中的人可能有不同的面部表情和姿势。这些因素都会影响人脸识别的精度，因此我们必须研究各个因素对人脸识别精度的影响，从而找出适合我们的人脸识别算法。

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