论文总字数：21376字

摘 要

现如今，随着电子化和数字信息时代的进一步到来，人与人之间的各种信息交流也开始顺应着时代的潮流逐渐地趋向电子化和信息的数字化。但是，过于纷乱繁多的网络信息也往往会使人产生一系列的问题，这时，如何有效保障网络信息安全便已经成了我们解决这些信息安全问题的重重之重。而基于人体生物特征的数字化识别技术因其唯一，可靠，稳定等众多的优势而广泛深受社会大众的欢迎。其中，基于识别人体生物面部特征的数字化识别技术及其开发和推出的一系列应用，凭借其技术的普遍性，稳定性，实用性更是逐渐渗透到我国广大群众日常生活的点点滴滴。

人脸识别技术是一个涉及人脸图像预处理、数字视频图像监控以及现代计算机人脸视觉等多种科学技术的庞大应用领域。本文主要是在以此为参考和模板的基础上进行研究设计，开发出一套包含远程人脸的检测和定位、图像归一化处理、特征提取以及特征图像识别等一系列功能的基于web的远程人脸识别图像处理系统。

该人脸库系统最基本的管理功能主要有三项：用户人脸库注册、用户识别登录和对身份信息的管理。首先，为了更好地实现对本地用户的注册，用户需要上传人脸图像到本地人脸库系统中以及填写一些与其相关的用户名和身份信息，这主要是为了便于用户特征脸空间的设计和构建；然后，摄像头实时采集本地用户的图像以便于用户识别登录，当摄像头捕捉到一个待识别的人脸图像时，系统会自动调用基于k近邻图像分类器的分析算法，将捕捉到的人脸图像与其存放在本地人脸库系统中的图像比对，以此分析数据来识别和判定当前的用户是否已经获得了登录许可；最后一项功能是关于对后台用户身份信息的采集和管理的功能，管理员须凭借其个人注册的用户名以及密码才能登录系统后台，验证成功后，他将被认为具有对其在后台人脸库中存放的所有用户身份数据信息进行增、删、改、查等各项管理操作的能力和有关数据管理的权限。

另外，在系统能够稳定运行的基础上，本文还考虑到系统的有效性、安全性、便捷性、兼容性以及时间特性等非功能指标，以便二次开发时降低耦合度过高、难以兼容性、执行速度太过缓慢等问题产生的可能性，同时将再次拓展系统的适用领域，也可给用户带去更高的满意度和更友好的使用体验。

关键词：人脸识别 图像处理流程 基于主成分分析 基于K近邻分类器 Web

Design and implementation of remote face recognition system based on Web

Abstract

Nowadays，with the further arrival of the electronic and digital information age，all kinds of information exchanges between people also begin to follow the trend of The Times and gradually move towards the electronic and digital information.However，too many network information will often cause a series of problems，at this time，how to effectively protect the network information security has become the heavy weight of our solution to these information security problems.Digital recognition technology，which is based on human biological characteristics，is widely welcomed by the public because of the uniqueness, reliability, stability and many other advantages of it.Among them， the digital recognition technology based on the recognition of human biological and facial features and its development and a series of applications，by virtue of its practicability, stability and universality, it has gradually penetrated into the masses’ daily life of our country.

Face recognition technology is a huge application field involving face image preprocessing，digital video image monitoring and modern computer face vision .Based on this reference and template，this thesis mainly conducts research and design，and a set of Web-based remote face recognition image processing system is developed, which includes a series of functions such as remote face detection and location, image normalization, feature extraction and feature image recognition.

The basic management functions of the face database system mainly include three aspects：user face database registration，user identification login and the management of identity information.First，in order to register local users better，users need to upload face images to the local face database system and fill in some relevant user name and identity information，which is mainly for the convenience of user feature face space design and construction；Then，camera real-time acquisition of local users to login user recognition，when a camera to capture an unknown face image，the system will automatically call image classifier based on k neighbor analysis algorithm，will capture the image of a face image alignment of its stored in a local face library system，to analyze the data to identify and determine whether the current user has gained access permissions；The last function is about the collection and management of the background user identity information. The administrator can log in to the background of the system only with his / her personal registered user name and password. After the verification is successful，he could be asked to have the face in the background data repository to store all of the user identity information to add，delete，change，check the ability to manage operations and related data management authority.

In addition，on the basis of the system can stable operation，this thesis also considering the system's effectiveness，safety，convenience，compatibility and non-functional indexes such as time properties，so that to reduce the coupling when secondary development is too high，difficult to compatibility，execution speed is too slow the possibility of such problems，will expand the applicable field of system again at the same time，also can bring more satisfaction to users and more friendly to use experience.

Keywords：Face recognition，image processing process，principal component analysis based，k-nearest neighbor classifier based，Web

目录

摘 要 Ⅰ

Abstract Ⅲ

第一章 绪论 1

1.1 研究背景以及意义 1

1.2 国内外研究情况 1

1.3 课题研究内容 2

1.4 论文的组成结构 4

第二章 系统的需求分析 5

2.1 功能需求介绍 5

2.2 功能执行流程介绍 5

2.2.1 用户注册 5

2.2.2 识别登录 6

2.2.3 身份信息管理 7

2.3 非功能需求介绍 8

2.4 本章小结 8

第三章 系统的平台设计 9

3.1 系统模式设计 9

3.2 功能模块设计 10

3.3 数据库设计 11

3.4 本章小结 12

第四章 系统的实现过程 13

4.1 人脸识别算法 13

4.1.1 人脸检测与定位 13

4.1.2 人脸图像的归一化处理 14

4.1.3 人脸特征提取 16

4.1.4 人脸特征识别 18

4.1.5 检验结果 18

4.2 系统开发相关技术 18

4.3 系统功能模块的实现 20

4.3.1 人脸库用户注册模块 20

4.3.2 人脸识别登录模块 22

4.3.3 后台身份信息管理模块 22

4.4 本章小结 24

第五章 全文总结与未来展望 25

8.1 全文总结 25

8.2 未来展望 26

参考文献 27

致 谢 29

第一章 绪论

研究背景以及意义

生物特征人脸识别相关技术的一个本质意义就是通过利用人体的生物特征来识别和认证个人身份。人体的生物特征本身也就包含了诸如人脸，虹膜，语音，指纹等一切，它是人类自身生理以及其行为上的基本特征，属于任何一个人的内在生理属性，而人脸则被认为是其中最有效，最理想的身份识别部位。因此人脸识别始终被广泛适用在各种公共场合的个人身份信息搜索当中，因为这不会侵犯到任何一个人的利益和隐私，所以将识别人脸的应用推广到身份验证上无疑是十分有价值的，对于人脸识别相关技术的开发和研究也愈加火热。当然，目前的市场上人脸识别相关技术依旧仍然存在着不少技术上难以克服的困难，例如不够稳定、错检率不低、同时可能存在个人身份信息泄露的风险和安全隐患等，目前，广大的研究工作人员正在针对这些技术重难点问题进行深入的分析、研究和开展相关实验，争取早日解决这些问题，使该技术能应用到更加广泛的领域中。

请支付后下载全文，论文总字数：21376字