法律分析：人脸识别涉及到个人信息保护，还有可能侵犯公民的隐私权。相关主体在收集、使用个人信息时，应当遵循合法、正当、必要的原则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经过同意。
法律依据：《中华人民共和国民法典》 第一百一十一条 自然人的个人信息受法律保护。任何组织或者个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。
第一千零三十二条 自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。
梭状回是颞叶与枕叶一部分，在布罗德曼分区系统为37区。也被称作“枕颞内侧回”（discontinuous occipitotemporal gyrus）。[1]位于颞下回与海马旁回之间。[2] 梭状回的外侧与内侧被浅的“梭状回中间沟”分开。[3][4][5]目录 1 功能 2 参考文献 3 图片 4 外部连结 5 参考来源 功能科学界对梭状回功能有下述比较一致的认识：处理颜色信息 人脸与身体识别 (见梭状回面孔区) 文字识别 (见视觉词形区) 分类辨识 研究表明，梭状回与脸盲症，即面部辨识能力缺乏症，直接相关。[6]梭状回中负责人脸认知的部分称为梭状回面孔区（fusiform face area, FFA）。梭状回面孔区可以对不是脸的视觉形象产生像脸的认知，著名的例子如火星上的利比亚山与塞东尼亚区。如果梭状回面孔区被破坏，就会失去辨识人脸的能力，就连最亲密的家人也无法认出来。眼睛负责感知视觉信息，经过视皮层处理后，再由梭状回辨析，找出生物特征，借此来分辨不同的人。梭状回面孔区中的内梭状回在接收到人连信息时被激活，而且在害羞的人与善于社交的人的内梭状回表现不同。一项研究证实查看陌生人的图像时，害羞的成年人内梭状回活化的程度比善于社交的成年人显著地少。[7]除此之外，另一项研究指出观看到吸引人的脸孔时内梭状回活化的程度会更高，主因为美丽的容貌唤起广泛的神经网络，包括知觉、奖励、决策等回路。[8]梭状体异常与威廉氏综合症相关。[9] 梭状体也与表情的认知有关。[10]自闭症的人在看到人脸时，其梭状体很少甚至没有兴奋活动。[11]梭状回面孔区增加活动程度可产生人脸幻觉，可能是真实人脸或者卡通人脸。这见于邦纳综合症, 睡前幻觉、 大脑脚性幻觉症、药物导致的幻觉等。[12]有研究表明，汽车专家在辨识汽车图片时、鸟类专家在辨识鸟的图片时，梭状回面孔区的活动程度很高。因此，提出了这样的问题：梭状回面孔区在辨识人脸时被激活，是因为人类进化的结果还是该受试者具有辨识人脸的专业知识？心理学家用一类物体称为greebles来检验上述两个冲突的假设。[13] 当受试者初次看到greebles，其梭状回面孔区的兴奋程度远低于看到人脸的时候。受试者熟悉了greebles或者说变成了greeble专家，其梭状回面孔区在看到人连与greeble的兴奋程度相当。类似地，自闭症儿童在与人脸识别相同部位产生受损的对象识别。[14] 后续研究表明自闭症患者的梭状回面孔区具有很低的神经元密度。[15]这产生如下问题：较少的神经元导致了不良的人脸认知，还是自闭症患者很少的人脸感知导致了神经元数量的下降？[16]更简单的问题是：人脸是每个人都具有专业识别知识的对象？ -Fu et al.的研究表明，汉字识别导致了梭状回面孔区的响应。 有证据表明梭状回面孔区中负责人脸识别的区域的功能是进化而得。其他研究发现了人脑中专门负责识别所处环境与身体的区域。[17][18] 对汉字识别的研究表明，对应的梭状回面孔区中具有很高兴奋的区域与响应人脸识别的区域不同。[19]这意味着梭状回面孔区中的特定区域进化成专责人脸识别功能。在具有字形→颜色联觉症的人当中，发现了梭状回的活动。[20]MIT的一项研究表明，左、右梭状回在认知中具有不同的角色，随后二者又会互联。左梭状回负责识别类似于人脸的视觉对象的特征，而右梭状回负责确定这些被识别出来的类似人脸的视觉对象是否真是人脸。[21]参考文献↑ Nature Neuroscience, vol7, 2004 ↑ Gyrus. The free dictionary [2013-06-19]. ↑ Weiner et al. The mid-fusiform sulcus: A landmark identifying both cyotarchitectonic and functional divisions of human ventral temporal cortex. NeuroImage. 2013. ↑ Weiner & Grill-Spector, Sparsely-distributed organization of face and limb activations in human ventral temporal cortex. NeuroImage. 2010 Oct 1;52(4):1559-73. Epub 2010 May 10. ↑ Nasr el al. Scene-selective cortical regions in human and nonhuman primates. J Neurosci. 2011 Sep 28;31(39):13771-85. ↑ McCarthy, G et al. Face-specific processing in the fuman fusform gyrus.J. Cognitive Neuroscicence. 9, 605-610(1997). ↑ Beaton, E. A., Schmidt, L. A., Schulkin, J., Antony, M. M., Swinson, R. P. & Hall, G. B.. Different fusiform activity to stranger and personally familiar faces in shy and social adults. Social Neuroscience. 2009, 4 (4): 308–316. doi:10.1080/17470910902801021. PMID 19322727. ↑ Chatterjee, A., Thomas, A., Smith, S. E., & Aguirre, G. K.. The neural response to facial attractiveness. Neuropsychology. 2009, 23 (2): 135–143. doi:10.1037/a0014430. PMID 19254086. ↑ A. L. Reiss, et al. Preliminary Evidence Of Abnormal White Matter Related To The Fusiform Gyrus In Williams Syndrome: A Diffusion Tensor Imaging Tractography Study.Genes, Brain & Behavior 11.1, 62-68(2012) ↑ Radua, Joaquim; Phillips, Mary L.; Russell, Tamara; Lawrence, Natalia; Marshall, Nicolette; Kalidindi, Sridevi; El-Hage, Wissam; McDonald, Colm et al.. Neural response to specific components of fearful faces in healthy and schizophrenic adults. NeuroImage. 2010, 49 (1): 939–946. doi:10.1016/j.neuroimage.2009.08.030. PMID 19699306. ↑ Carter, Rita. The Human Brain Book: pp. 241. ↑ Jan Dirk Blom. A Dictionary of Hallucinations. Springer, 2010, p. 187. ISBN 978-1-4419-1222-0 ↑ Gauthier, I; Behrmann M Tarr MJ. Can Face Recognition Really be Dissociated from Object Recognition?. Journal of Cognitive Neuroscience. 1999, 11 (4): 349–70. doi:10.1162/089892999563472. PMID 10471845. ↑ Scherf, S; Behrmann M Minshew N Luna B. Atypical Development of Face and Greeble Recognition in Autism. Journal of Child Psychiatry. April 2008, 49 (8): 838–47. doi:10.1111/j.1469-7610.2008.01903.x. ↑ van Kooten, IA; Palmen SJ, von Cappeln P, Steinbusch HW, Korr H, Heinsen H, Hof PR, van Engeland H, Schmitz C.. Neurons in the Fusiform Gyrus are Fewer and Smaller in Autism. Brain. April 2008, 131 (4): 987–99. doi:10.1093/brain/awn033. ↑ Gazzaniga, Michael. Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind. New York City: W.W. Norton Company Inc.. 2014: p. 247. ISBN 978-00393913484. ↑ Epstein, Russell; Kanwisher, Nancy. A cortical representation of the local visual environment. Nature. April 1998, 392 (6676): 598–601. doi:10.1038/33402. PMID 9560155. ↑ Downing, Paul; Yuhong Jiang, Miles Shuman, Nancy Kanwisher. A Cortical Area Selective for Visual Processing of the Human Body. Science. September 2001, 293 (5539): 2470–2473. doi:10.1126/science.1063414. PMID 11577239. ↑ Fu, S; Chunliang F Shichun G Yuejia L Raja PBarton, Jason Jeremy Sinclair. . [http// Neural Adaptation Provides Evidence for Categorical Differences in Processing of Faces and Chinese Characters: an ERP Study of the N170]. PLoS One. 2012, 7 (7): e41103. doi:10.1371/journal.pone.0041103. PMID 22911750. PMC 3404057. ↑ Imaging of connectivity in the synaesthetic brain « Neurophilosophy ↑ Trafton, A. "How does our brain know what is a face and what’s not?" MIT News
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Proceedings,2005,p688-697（SCI、EI收录）3.Tang,Xusheng; Ou,Zongying; Su,Tieming; Sun,Haibo; Zhao,Pengfei,Robust precise eye location by adaboost and SVM techniques,Lecture Notes in Computer Science,v 3497,n Ⅱ，Advances in Neural Networks - ISSN 2005: Second International Symposium on Neural Networks. Proceedings,2005,p 93-98（SCI、EI收录）4.Hua,Shungang; Zhang,Jing; Ou,Zongying,Novel view generation from two reference images based on the same optical axis,Proceedings - The Fourth International Conference on Computer and Information Technology,CIT 2004,2004,p 801-806（EI收录）5.Li,Yunfeng; Ou,Zongying; Wang,Guoqiang,Face recognition using Gabor features and Support Vector Machines,Lecture Notes in Computer Science,v 3611,n PART Ⅱ，Advances in Natural Computation: First International Conference,ICNC 2005. Proceedings,2005,p119-122（SCI、EI收录）6.Hua,Shungang; Zhang,Jing; Ou,Zongying,Novel view generation from two reference images based on the same optical axis,The Fourth International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2004），2004,p801-806（EI收录）7.Chen,Dan; Tang,Xusheng; Ou,Zongying; Xi,Ning,A hierarchical FloatBoost and MLP classifier for mobile phone embedded eye location system,Lecture Notes in Computer Science,v 3972 LNCS,Advances in Neural Networks - ISNN 2006: Third International Symposium on Neural Networks,ISNN 2006,Proceedings - Part Ⅱ，2006,p 20-25（EI收录）8.Zhang,Jing; Ou,Zongying; Chen,Weiqing,A panoramic image mosaics algorithm based on wavelet decomposition and equidistant matching,Fourth International Conference on Virtual Reality and Its Applications in Industry,2004,p145-148（EI收录）9.Hou,Jianhua; Ou,Zongying; Guo,Mingen,Neural network based fairing of digitized curves and its application,Lecture Notes in Computer Science,v 3497,n Ⅱ，Advances in Neural Networks - ISSN 2005: Second International Symposium on Neural Networks. Proceedings,2005,p854-859（SCI、EI收录）10.Hua,Shungang; Ou,Zongying; Wang,Xiaodong,Constructing full view panoramic image based on spherical model,Fourth International Conference on Virtual Reality and Its Applications in Industry,2004,p 117-122（EI收录）11.Ou ZY,Guo H,Wei HL，Fingerprint classifier using embedded hidden Markov models，LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3338: （SCI收录）12.Li YF,Ou ZY，Eyes location by hierarchical SVM classifiers，LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3173: （SCI收录）王亮申； 欧宗瑛，图像纹理分析的灰度-基元共生矩阵法，计算机工程，2004（23）（EI收录）13.曹新建； 张鹏； 王小东； 刘长宝； 李刚； 欧宗瑛，房地产信息管理系统开发研究，计算机工程与设计，2004⑼14.何洋； 欧宗瑛； 郭浩，基于方向场和频率场的自适应指纹图像增强算法，大连理工大学学报，2004⑸（EI收录）15.华顺刚； 逄岭； 欧宗瑛，特征点提取及视图变形技术研究，大连理工大学学报，2004⑸（EI收录）16.何洋； 欧宗瑛，基于场结构的指纹图像细节特征提取算法，石油大学学报（自然科学版），2004⑶（EI收录）17.张恒博； 欧宗瑛，一种基于色彩和灰度直方图的图像检索方法，计算机工程，2004⑽（EI收录）18.王小东； 李刚； 欧宗瑛，一维下料优化的一种新算法，大连理工大学学报，2004⑶（EI收录）19.金霞； 欧宗瑛，基于HL7标准医疗信息交换消息的构建/解析，焦作大学学报，2004⑴20.唐棣； 孙岩； 韩丽； 欧宗瑛，一种基于显示空间的圆窗口的图形裁剪算法，小型微型计算机系统，2004⑷21.张恒博； 欧宗瑛，一种改进的扫描线真实感图形显示算法，计算机工程，2004⑹22.张恒博； 欧宗瑛，一种利用多特征向量的彩色图像检索方法，计算机工程与应用，2004⑵23.李晖； 欧宗瑛，异构分布环境下数据获取与多态发布，计算机工程与设计，2004⑴24.王宏漫； 欧宗瑛，基于支持向量机的人脸识别方法研究，小型微型计算机系统，2004⑴25.柴玉森； 欧宗瑛； 韩风武； 陆培德； 韩锋，基于CAPP的模具报价系统的开发，模具工业，2004⑴26.韩峰； 张静； 欧宗瑛，基于摄像机纵向运动的序列图像的实时漫游，小型微型计算机系统，2005⑽27.刘文琦； 杨建华； 张鹏； 欧宗瑛，一种基于椭圆曲线的门限代理签名方案，大连理工大学学报，2005⑹（EI收录）28.袁野; 欧宗瑛，一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法，大连理工大学学报，2005⑹（EI收录）29.何洋； 欧宗瑛，基于局部细节邻接图的指纹匹配算法研究，哈尔滨工业大学学报，2005⑽（EI收录）30.宋涛； 欧宗瑛； 陈伟卿，基于模糊连通性的彩色图像切片序列分割方法，小型微型计算机系统，2005⑼31.王亮申； 朱玉才； 陈少华； 侯杰； 于京诺； 苏子林； 欧宗瑛，利用SVM进行车型识别，计算机工程与设计，2005⑼32.胡志萍； 欧宗瑛； 王虹，基于图像合成的虚拟制造环境描述，机械设计与研究，2005⑷33.李云峰; 欧宗瑛，基于相位信息的图像特征定位，光电技术应用，2005⑸34.韩锋； 苏铁明； 欧宗瑛； 罗丹，SolidWorks环境下三维冲模标准件库的开发，大连轻工业学院学报，2005⑶35.宋涛； 欧宗瑛； 王瑜； 李冠华； 刘斌，八叉树编码体数据的快速体绘制算法，计算机辅助设计与图形学学报，2005⑼（EI收录）36.王亮申； 欧宗瑛； 侯杰； 于京诺； 朱玉才； 曲衍国； 王保卫； 宋进桂，基于遗传算法的最优直方图阈值图像分割算法，数据采集与处理，2005⑵（EI收录）37.张静； 胡志萍； 欧宗瑛，基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计，计算机工程，2005⒀（EI收录）38.王亮申； 欧宗瑛； 侯杰； 于京诺； 曲衍国； 宋进桂； 朱玉才，基于金字塔结构颜色特征的图像数据库检索，计算机工程与设计，2005⑷39.王亮申； 于京诺； 侯杰； 欧宗瑛； 朱玉才； 陈燕，目标形状特征的新定义，计算机工程与应用，2005⒄40.宋涛； 欧宗瑛； 陈伟卿，中国虚拟人三维模型重建和可视化，大连理工大学学报，2005⑶（EI收录）41.华顺刚； 张洁玉； 欧宗瑛，基于图像的光照，计算机工程与设计，2005⑶158.王亮申; 欧宗瑛； 朱玉才； 侯杰； 于京诺，基于SVM的图像分类，计算机应用与软件，2005⑸42.胡延平； 马德成； 何鸿鹏； 欧宗瑛，基于模型重建技术的图形匹配原理与方法，大连理工大学学报，2005⑵（EI收录）43.王宏漫； 欧宗瑛； 胡志萍，自由差分运算与直交型Snake模型，计算机辅助设计与图形学学报，2005⑶（EI收录）44.张静； 胡志萍； 刘志泰； 欧宗瑛，基于轮廓相位相关的图像自动拼接，大连理工大学学报，2005⑴（EI收录）45.郭浩； 欧宗瑛； 何洋，一个新的基于细节特征的指纹匹配方法，大连理工大学学报，2005⑴（EI收录）46.魏鸿磊； 欧宗瑛； 甘树坤； 张海东，采用逐级配准和分值加权的指纹匹配算法，计算机辅助设计与图形学学报，2006⑹（EI收录）47.胡志萍； 郭明恩； 欧宗瑛，一种基于图像轮廓信息的新视点图像生成算，大连理工大学学报，2006⑶48.侯建华； 欧宗瑛，基于边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法，小型微型计算机系统，2006⑷49.甘树坤； 欧宗瑛； 魏鸿磊，基于灰度特性的指纹图像分割算法，吉林化工学院学报，2006⑴50.宋卫卫； 李冠华； 欧宗瑛，医学体数据三维可视化技术，计算机工程与应用，2006⒅51. 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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
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人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
海天瑞声的“天籁数据中心”应该有啊，你去注册会员，看看是否有免费数据下载。如果没有的话，给他们写邮件或打电话，一般都会给你的
你擅长哪个就写哪个。
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
(3)神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。
如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。
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在理论研究的同时，我们采用Visual CH6.0以及OpenGL图形包设计实现了系统平台FaccRecopution，该系统能标定三维人脸的标志点、提取侧轮廓线，从而实现人脸识别，系统应用本论文中提到的算法进行的识别，试验结果验证了算法的可行性。