1．目的及意义

随着计算机时代的来临，个人隐私等敏感性信息的体量呈爆炸式增长并被计算机存储下来。再加上现在愈发复杂的社会环境，人们对自身的生命安全、财产安全、信息安全等的重视程度越来越高，因此对保障这些安全的措施的需求也越来越高。像密码这种古老又基础的方法一直被沿用着，不过随着计算机运算能力的提高以及核心代码的完善，更多新兴的保障措施被开发出来，比如人脸识别。

人脸识别系统的研究其实早在20世纪60年代就已开始，随后在80年代随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高。但这项技术是在近年才开始应用到大众领域。如微信的扫脸支付，或是苹果公司的iPhone X系列手机通过对机主的人脸进行识别实现解锁手机的操作。不过人脸检测作为人脸识别系统中最为关键的一步，其应用前景极为广阔，并不仅仅局限于安防这一方面。由于将人脸检测技术运用到医疗健康及美容方面的先例屈指可数。因此在这里，为了探索人脸检测技术在应用层面的更多可能性并满足人们对健康或爱美的追求，本论文将运用人脸检测技术对人像进行识别进而对识别成功的人像建立HSV颜色模型最终实现对人脸油脂的检测，并通过OpenCV实现。

对人脸油脂的检测主要分为两大模块，模块一是对所给的人像图片进行人脸检测，检测成功的人像图片进入第二模块。第二模块则是对人像图片进行油脂检测，其运用到的技术主要有HSV颜色模型的构建。

模块一所用到的人脸检测技术现在在世界各地已相对稳定成熟。人脸识别技术最早于20世纪60年代末开始研究。而后的80年代，随着计算机成本的降低和光学成像技术的发展，人脸识别的研究步入了它的初级阶段。从90年代开始陆续诞生了其他代表性的人脸识别算法，如主元分析法、特征脸算法、弹性图匹配法。在此期间甚至有人完成了人脸识别系统在商业上的应用，因此20世纪90年代被认为是人脸识别研究的黄金时期。

国内的人脸识别研究开始于20世纪80年代，到90年代中后期国内许多著名院校及研究机构如清华大学、复旦大学、浙江大学、四川大学、中科院等都已加入人脸识别研究的行列。

现如今，世界各地都有专门致力于研究人脸识别技术及其应用的研究机构，其中比较著名的有美国麻省理工学院的媒体实验室和人工智能实验室、美国卡耐基梅隆大学的机器人研究所、芬兰赫尔辛基大学的CIS研究所、法国INRIA研究所等。

模块二的人脸油脂检测目前在国内外属于一个相对空白的研究领域，但HSV颜色模型作为一个能实现人脸油脂检测的途径，则是一个被极为广泛运用的领域。HSV中的H代表色相，用角度度量，取值范围为0°到360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°，品红为300°；S代表饱和度，表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%到100%，值越大，颜色越饱和；V代表明度，表示颜色明亮的程度。对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关。对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%到100%。HSV颜色模型在国内外现主要被运用到静态物体的分析或动态物体的追踪方面。

{title}

2. 研究的基本内容与方案

{title}

本文以分析和研究人脸油脂检测的相关算法为核心主题，基于OpenCV对人脸油脂检测算法进行设计、对比和改进，同时完成人脸油脂检测系统的应用框架、功能模块和数据库的实现。最后将对所设计的人脸油脂检测系统进行测试和结果分析。

设计思路分为两大部分，第一部分是对给定的人像图片进行人脸检测，检测成功的图片进入到第二部分，第二部分则是对人脸进行油脂检测。第一部分的人脸检测就是通过获取的图像判断其中是否存在人脸，并根据一定的条件计算出人脸的位置和大小。不过人脸检测非常容易受到图像捕捉系统自身参数设置、光线、底噪等多方面因素的干扰，且每一张人脸都存在着独特性和特殊性，这些都直接影响到人脸识别的准确率。而本文将要利用OpenCV构建一套模型克服这些变量导致的困难并最终实现相对准确的人脸检测。在实现人脸检测之后将进入到第二部分，即人脸油脂的检测。人脸油脂检测将基于把受到紫外光照射下的人脸皮肤图像转换到HSV色彩空间，对图像的亮度分量进行动态阈值分割，提取出其中较亮的小块区域，同时过滤掉其中的偏蓝色光斑干扰，将提取出的区域在紫外光图片上标记显示出来，得出的油脂区域总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为油脂指标的数值结果。