《人脸皱纹图像检测算法研究》文献综述
随着现代科技的发达，在我国很多领域现在都需要人脸识别，比如：出入境，人脸支付等。而人脸识别中重要的一项属于皱纹的识别。皱纹作为人脸的一个主要特征,其多少和深浅通常是判断年龄的一个重要依据。不光科技越来越发达，安全问题越来越受到人们的关注,社会各个方面对快速有效的自动身份验证的需求也与日俱增。 这里主要是对人脸皱纹图像检测算法研究：
1. 研究的目的及意义
人脸中皱的检测问题来源于人脸识别。皱纹作为人脸的一个主要特征,其多少和深浅通常是判断年龄的一个重要依据。近年来,随着经济的发展和信息技术的不断深入,安全问题越来越受到人们的关注,社会各个方面对快速有效的自动身份验证的需求也与日俱增。人脸识别凭借其具有的非侵犯性、友好、直接以及方便等特点,成为最有潜力的生物身份验证方式之一然而随年龄的变化人脸识别率急剧下降。准确的从人脸中检测出皱纹是自动化判断年龄甚至指出不同年龄的人脸的前提。因此本课题的研究具有重要的现实意义。其具体应用领域包括人脸识别:皱纹作为面部的主要特征之一,因此正确的检测和分级是人脸识别的重要应用。其前景包括:证件验证、出入口控制、年龄区分等;人机交互皱纹不仅包括年龄皱纹,还包括表情皱纹,而人机交互包括语音、图像、表情手势等多通道交互,因此皱纹的检测在此方面也具有重要的现实意义。
在检测皱纹的初始阶段,需要进行图像的预处理这包括灰度化、标准归一化、去除噪音,提取特征等操作。这些操作涉及图像处理的各个方面。其中灰度化是将一幅彩色图片转化为灰度图片,有利于将所有数据统一于一个阈值范围而标准归化是为了一致性采样,将所有的图片归一到一个正脸或者归一到一个子空间中,就会消除人脸姿态变化对图像的影响。噪音在本论文中包括背景、头发、无关身体部位。这就需要找到目标区域的轮廓,而轮廓的选取主要用到可变形板技术。目前可变形模板在图像处理、地图寻路、目标定位等领域具有广泛的应用。因此定位人脸的技术具有广泛的应用特征包括纹理特征(像素值)、形状特征(物体的形状)、综合特征。其中纹理特征可以用像素值来表示。而形状特征主要表现在通过手动标注特征点找到目标的轮廓然后提取,具体体现可以是个点集合的坐标值。综合特征如 gabor小波特征,它既包括纹理信息同时还有形状信息。正确的提取特征,并应用这些特征正确的分类是本论文的重要组成部分,同时也是图像处理非常活跃的一个领域
2. 图像分割的原理和应用
图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，近年来它不仅一直是计算ensp;机视觉领域的热门话题，在实际生活中也得到广泛的应用。例如，在医学上，用ensp;于测量医学图像中组织体积、三维重建、手术模拟等;在遥感图像中，分割合ensp;成孔径雷达图像中的目标、提取遥感云图中不同云系与背景等、定位卫星图像ensp;中的道路和森林等。图像分割也可作为预处理将最初的图像转化为若干个更加抽ensp;象、更便于计算机处理的形式，既保留了图像中的重要特征信息，又有效减少了ensp;图像中的无用数据、提高了后续图像处理的准确率和效率。例如，在通信方面，ensp;可事先提取目标的轮廓结构、区域内容等，保证不失有用信息的同时，有针对性ensp;地压缩图像，以提高网络传输效率;在交通领域可用来对车辆进行轮廓提取、ensp;识别或跟踪，行人检测等。总的来说，凡是与目标的检测、提取和识别等相关的ensp;内容，都需要利用到图像分割技术。因此，无论是从图像分割的技术和算法，还ensp;是从对图像处理、计算机视觉的影响以及实际应用等各个方面来深入研究和探讨ensp;图像分割，都具有十分重要的意义。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。1. 机器视觉 2. 人脸识别 3. 指纹识别 4. 交通控制系统 5. 在卫星图像中定位物体（道路、森林等） 6. 行人检测 7. 医学影像，包括: （1）肿瘤和其他病理的定位 （2）组织体积的测量 （3）计算机引导的手术 （4）诊断 （5）治疗方案的定制 （6）解剖学结构的研究 现在已经有了许多各种用途的图像分割算法。对于图像分割问题没有统一的解决方法，这一技术通常要与相关领域的知识结合起来，这样才能更有效的解决该领域中的图像分割问题。
图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。因此图像分割是需要进一步研究的技术。人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法，用于纠正某些分割中的错误，是很有前途的方法，但是这又增加了解决问题的复杂性。 在通信领域中，图像分割技术对可视电话等活动图像的传输很重要，需要把图像中活动部分与静止的背景分开，还要把活动部分中位移量不同的区域分开，对不同运动量的区域用不同的编码传输，以降低传输所需的码率。
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