數字圖像處理在人臉識別領域的應用研究TOC\o"1-3"\h\u摘要 圖31所示的是一個人臉識別的簡單過程。圖3SEQ圖\*ARABIC\s11人臉識別過程圖（1）圖像的獲取圖像的獲取就是進行圖像的采集，是通過從外部條件來獲取圖像，并輸入到系統中。對于采集的圖像，其一般是可以分成為靜態和動態的圖像。靜態圖像主要來源有通過掃描儀的掃描、手機和攝像機的拍攝照片，還有互聯網上能夠搜索到的圖片庫等。動態的是現在用的最多是視頻監控下拍攝到視頻中的各幀圖像。動態獲取的范圍相對來說是比較大的，而且外部干擾因素也比較的復雜多變，這就造成了在圖像的采集過程中出現模糊或人臉顯示不全的狀態，也為下一步的人臉檢測增加的一定的困難性。（2）人臉檢測與定位人臉檢測主要是先判斷檢測出上一步采集的圖像里面是不是存在有人臉的出現，倘若是存在有人臉出現的，就把檢測到的人臉在圖像中的區域進行標志并定位出來，最后再把人臉和背景圖像進行分離開來。這個時候無論上一步獲取到的圖像是靜態圖像還是動態圖像，只要通過人臉檢測步驟中能夠檢測到人類面孔，就可以進行人臉定位處理。（3）圖像預處理圖像預處理是盡最大地可能去消除噪音和減少多余信息的干擾，并且降低外部環境對圖像成像的影響，從而能夠突出在圖像中的有效信息。也就是說，是最大可能地去減少眾多因素對圖像成像的干擾，從而能夠提供清晰和高質量的人臉圖像，這樣對后面進行處理圖像時是很有利的。圖像預處理的作用主要是為了給下一步的特征提取做好服務，也正因為這樣，它成為了特征提取前那個不可缺少的一步，而且也是很重要的一步。（4）特征提取特征提取主要是對上一步驟預處理完成后的圖像中提取出相關信息，這里需要的信息是圖像中對識別人臉的身份有用的特征，先分類處理好相關的特征信息，再把圖像以某種形式去進行描述。在這一步驟中，怎么樣去提取出對于識別有用的特征信息的方法，這是非常重要的一步，對于人臉識別過程來說。（5）人臉識別識別是人臉識別過程中的最后一步，是進行對于前幾步完成后提取出來的相關特征信息，對其需要識別的面孔進行數據庫中的所有人臉匹配，匹配到與當前面部信息符合度最高的面孔，也就能夠完成人臉的識別任務，最后就給出面部識別的結果。圖32用戶界面3.2基于M圖32用戶界面圖圖33實現結果3.3人臉識別的應用隨著現代科學技術的不斷進步以及發展，還有人們的欲望在對于能夠快速并且準確的自動識別出身份的方面上越來越強烈，從而使得生物特征識別技術獲得到了很大的發展。在當下，生物特征識別技術包括了很多種識別的類型，人臉識別就是其中的一種。如果將人臉識別和其他的識別類型作比較的話，人臉識別相對的有著很多優勢，例如更加的直觀、友好和便捷等。因為這些優點的存在，讓人們在使用人臉識別的時候沒有太多的不愉快，因此，它也很快的就能夠被使用者所接受并使用，從而人臉識別也就得到了更加多的研究和應用。人臉識別技術應用到了很多地方，下面介紹應用到的一些方面：（1）政府機關機構上的緝拿逃犯、人員布控等。就像國家公安局的刑偵機關檔案系統中那樣，檔案里有許多關于作案嫌疑人的圖片，所以只要有刑偵工作人員在案發的現場中，或者是通過某些其他的方法獲取了某個嫌疑人的照片后，又或者是掌握到了嫌疑犯相應的臉部特征后，就可以從檔案人臉信息庫中去找到相似的人臉特征進行匹對，并且能夠很快速的得到確認，這樣就在刑偵破案中極大的增加了準確度和工作效率。（2）人證合一的驗證，是在機場、海關、汽車站、火車站等的場合上，人證核實驗證是核驗本人是否是本人的一般使用手段，在這些地方場合上，都會設置有人證對比儀和閘門。人證合一驗證就是使用證件上的人臉和持證的人臉進行核對驗證，如果是非本人使用證件去核對，就會顯示驗證失敗。正因為有了人證對比儀，工作人員能夠更好的對客人的信息進行核對登記。例如，現在進入火車站內前，我們都需要通過門閘機進行刷身份證和人臉對照識別對照成功后，才可以進到站內坐車。（3）視頻監控。在很多公共場所，還有銀行，企業公司等都安裝有24笑死的視頻監控，現在甚至是在自己家門口也都安裝了攝像頭，給家里增添了一定的安全保障。如果有突發事件存在的時候，或是其他人的非法闖入，甚至是公安追擊嫌疑人時，這個時候的視頻監控，就讓我們擁有了實時跟蹤和監控，更有利于報警之后追擊以及識別等。也就是只需要查看監控信息就可以從中采集到相關的視頻幀，先對視頻上的出現的人進行圖像處理，再利用人臉識別技術的檢測、跟蹤和對比識別就能夠很快地找到事件發生的緣故或者是知道入侵者是誰。（4）入口控制。入口控制的應用主要是利用了人臉識別閘門，在政府機關大樓大門、辦公區門口、居民小區樓棟門口等都設置有人臉識別閘門，用來管理工作人員或住宿人員的進出和外來人員進出記錄等。像學校的宿舍區和校門口進出也有人臉識別門禁，這能夠更好的管理學生的進出。閘門的存在有效地加強了各區或樓棟的安全，和更好地進行人員管理。盡管現在的人臉識別技術在我們的生活中應用的十分廣泛，也都還在不停的取得很大的進步，但是不可以否認的是，人臉識別技術在現在來說，還有著不可想象的發展空間。研究怎么能夠將人臉識別在不同的光照條件和不同的角度下的問題解決，和怎么樣能夠把識別的準確率和繼續提高的問題，這些都將會成為人臉識別技術在未來發展中的研究方向。3.4人臉識別存在的問題人臉識別的不斷發展，讓我們體驗到了它帶到生活中的很多便利，但是在人臉識別實施的過程中仍然存在著一些問題，不僅是有影響識別的準確率和速率的因素，也有對人臉信息存在著一些不安性。首先，對于影響識別的準確性和速率的因素有以下幾點：（1）采集圖像不清晰、模糊，甚至無法辨識人臉特征的問題。對于現在的日常生活中的攝像頭來說，它幾乎已經是隨處可見的了。在人機不配合的情況下，通過攝像頭采集到的圖像會受一些影響，當光照條件處于過暗或過亮的時候，圖像的采集都會處于過分曝光或者黑暗的狀況，從而很容易導致所采集到的圖像很難快速識別出人臉特征的有效信息。（2）人臉的遮擋物問題，使得人臉無法完全顯示出來，從而無法采集到完整的面部信息，造成人臉特征信息的不可匹配，進而沒有辦法辨認這個人的身份。在攝像頭監控的環境下，被監控者往往會有帶眼鏡、帽子、口罩等物品，這些都會將人臉的部分特征掩蓋起來，從而會影響到識別的準確性。特別是，在受著新冠疫情的影響下，在我們日常防控生活中，口罩已經成為了外出的必備品，但是在進出校門、上下班或門禁刷臉的時候，又不得不將口罩脫下才可以完成識別任務，這也給我們的防控帶來了不便。（3）面部表情的多變和姿勢的多樣性，人臉的表情可以千變萬化、動作姿勢也可以多種多樣。在錄入的人臉數據庫里，這個人可能是大笑著、嘟著嘴、閉著眼、低著頭或者是側著臉的各種姿勢，這樣都會影響到識別的準確性。（4）背景環境的復雜多樣性。人臉處于各種不同的環境，甚至有時穿著打扮還會與背景融合成為一體，導致在識別過程中很難將檢測到的人臉與背景分離開來，就此降低了人臉定位的正確率。其次，人臉識別在給予我們生活便捷的同時，也存在有著某些不安的隱患。（1）容易被復制的人臉特征。在當代社會下，通過拍照就已經可以將人臉的特征呈現出來，而且現在的整容技術已經是可以將一張人臉完全變成另外一個人的人臉，就這樣能夠實現人臉特征復制的手段，就這樣有極大的可能性可以騙過人臉識別系統。（2）刷人臉容易將個人信息泄露。人臉識別應用到了手機支付上，使用人臉支付豐富了我們的支付方式，可是在使用過程中，容易泄露我們的人臉特征和一些消費記錄的信息，尤其是對于不太會使用智能手機的中老年人，偶爾會有人進行那些不懷好意的誘導欺騙，進行一些詐騙轉賬行為，雖然這種情況發生的概率很低，但也存在著發生的可能性。因此，在人臉識別技術的使用過程中，很多問題都會影響到我們對于使用人臉識別的舒適度和安全度。在針對這些存在的問題中，仍舊需要不斷研究和改進，才能使得人們對人臉識別得到更好的使用體驗。

4結語近些年來，由于物聯網和大數據計算機化技術的迅速發展，數字圖像處理已經被廣泛應用在了各種不同的應用領域。人臉識別技術也緊跟著數字圖像處理技術的進展而不斷發展壯大，它在日常生活中也得到了越來越廣泛的應用。本文主要是介紹了數字圖像處理的常見處理方法,及其與人臉識別技術方面的一些有關內容。首先是介紹了人臉識別中常用的圖像處理方法，其中包括有圖像增強和圖像檢測，接著是介紹了關于人臉識別的內容，包括有過程、應用和存在的問題，對人臉識別過程進行了簡要總結，再使用Matlab實現了一個簡單的人臉識別系統，并對人臉識別的一些應用進行了闡述，最后是整理了在人臉識別過程中存在的問題。由于人工智能技術會不斷地進步發展，數字圖像處理技術的應用領域也在進一步地不斷擴寬，我們不僅要享受科技信息化帶來的便捷，同時也要去了解所存在的劣勢，這樣在當代社會的條件下才能夠更好地適應。總之，運用數字圖像處理應用的方面有很多，不僅僅是在人臉識別上的發展應用，還有超多方面都需要運用到數字圖像處理與識別技術。

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