【正文】 windows Linux Mas OS 本次設(shè)計(jì)所用的開發(fā)工具是 Microsoft Visual C++ 。它輕量級(jí)而且高效由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)提供了 Python、 Ruby、 MATLAB 等語言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法 ,它不依賴于其它的外部庫，但可以使用某些外部庫。人臉檢測(cè)是人臉信息處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題，具有很高的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用潛力；同時(shí)人臉檢測(cè)又是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問題。 第四章：概述了人臉檢測(cè)相關(guān)算法，介紹了本文基于 AdaBoost 算法的人臉 檢測(cè) 算法。全球 60 億人口，人臉相關(guān)技術(shù)應(yīng)用前景不可限量！ . 主要章節(jié)內(nèi)容和章節(jié)結(jié)構(gòu) 全文共分為五章，其具體內(nèi)容如下： 第一章：序言。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實(shí)現(xiàn)，如果密碼被盜，就無法保證安全。如果同時(shí)應(yīng)用人臉識(shí)別就會(huì)避免這種情況的發(fā)生。 、司法和刑偵。 . 人臉識(shí)別的技術(shù)應(yīng)用 隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度 的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。 . 人臉識(shí)別研究的意義 人臉識(shí)別是機(jī)器視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域最富有 挑戰(zhàn)性的課題之一，同時(shí)也具有較為廣泛的應(yīng)用意義。從技術(shù)角度上看， 2D 人臉圖像線性子空間判別分析、統(tǒng)計(jì)表觀模型、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法是這一階段內(nèi)的主流技術(shù)。更進(jìn)一步地， T． Kanad 設(shè)計(jì)了一個(gè)高速且有一定知識(shí)導(dǎo)引的半自動(dòng)回溯識(shí)別系統(tǒng)，創(chuàng)造性地運(yùn)用積分投影法從單幅圖像上計(jì)算出一組臉部特征參數(shù)，再利用模式分類技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)人臉相匹配。 第二階段是人機(jī)交互式識(shí)別階段：這一階段所采用的主要技術(shù)方案是基于人臉幾何結(jié)構(gòu) 特征（ Geometric feature based）的研究方法，此方法的思想是首先檢測(cè)出眼、鼻、嘴等臉部主要部件的位置和大小，然后利用這些部件的總體幾何分布關(guān)系以及相互之間的參數(shù)比例來識(shí)別人臉，忽略了局部細(xì)微特征，更適合于粗分類。在 Bertillon 的系統(tǒng)中，用一個(gè)簡(jiǎn)單的語句與數(shù)據(jù)庫中的某一張臉相聯(lián)系，同時(shí)與指紋分析相結(jié)合，提供了一個(gè)較強(qiáng)的識(shí)別系統(tǒng)。人臉識(shí)別檢測(cè)是指對(duì)于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對(duì)其進(jìn)行搜索以確定其中是否含有人西北大學(xué)本科畢業(yè)論文 臉，如果是，則返回人臉的位置、大小和姿態(tài)，接著對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別。在國(guó)內(nèi)，對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究始于上世紀(jì) 90 年代，目前主要應(yīng)用在公安、金融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。而人臉識(shí)別是所有的生物識(shí)別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一 [1]，人臉 識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)近年來興起的，但不大為人所知的新技術(shù)。人體生物特征識(shí)別技術(shù)是依靠人體的生物特征來進(jìn)行人的身份驗(yàn)證的一種高科技識(shí)別技術(shù)。 系統(tǒng)基于 .NET 平臺(tái)設(shè)計(jì)，使用 C++語言進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，完成了基于視頻的實(shí)時(shí)人臉身份認(rèn)定。 本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） 題目： 基于 OpenCV 的視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 學(xué)生姓名 學(xué) 號(hào) 指導(dǎo)教師 院 系 軟件學(xué)院 專 業(yè) 軟件工程 年 級(jí) 2021 級(jí) 教務(wù)處制 二零一四年六月 成績(jī) 基于 OpenCV 的 視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 1 摘 要 基于生物特征識(shí)別的身份認(rèn)證方法和系統(tǒng)研究一直以來都是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和模式識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)， 其中，由于人臉的穩(wěn)定性和可見性，針對(duì)人臉識(shí)別的算法研究和系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛，本文針對(duì)校園內(nèi)實(shí)驗(yàn)室和宿舍安全管理需求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套針對(duì)監(jiān)控視頻的基于 OpenCV 的人臉識(shí)別原型系統(tǒng)，開發(fā)語言選用 C++，全文內(nèi)容包括： （ 1）構(gòu)建了基于 OpenCV 的視頻人臉識(shí)別的技術(shù)框架。應(yīng)用 AdaBoost 算法實(shí)現(xiàn)了針對(duì)視頻流的快速人臉定位和身份識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)身份認(rèn)定。The design use application of OpenCV to provide strong support, based platform design. （ 3） Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face location and recognition of video stream, which can realize realtime identification. System based platform design, implementation is carried out using C++ language, pleted the realtime face identity recognition based on video Key word： Face detection； OpenCV； Face recognition； C++； 基于 OpenCV 的 視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 3 目 錄 摘 要 ........................................................................................................................ 1 Abstract.................................................................................................................... 2 目 錄 ........................................................................................................................ 3 1. 序言 ...................................................................................................................... 5 . 人臉識(shí)別的背景介紹 ............................................................................. 5 . 人臉識(shí)別國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r ..................................................................... 5 . 人臉識(shí)別研究的意義 ............................................................................. 7 . 人臉識(shí)別的技術(shù)應(yīng)用 ............................................................................. 7 . 主要章節(jié)內(nèi)容和章節(jié)結(jié)構(gòu) .................................. 8 . 本章小結(jié) ................................................................................................. 8 2. 人臉識(shí)別系統(tǒng)的技術(shù)框架和功能模塊 ..................................................... 8 . OpenCV 簡(jiǎn)介 ............................................................................................ 8 . 人臉識(shí)別的功能模塊 ............................................................................. 9 . 人臉識(shí)別的技術(shù)框架 ........................................................................... 10 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 12 3. 人臉識(shí)別的方法 ............................................................................................. 12 . 人臉識(shí)別算法原理 ............................................................................... 12 . 常用人臉識(shí)別方法 ............................................................................... 13 . 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法 ........................................................... 13 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 15 4. 人臉檢測(cè)核心算法 ........................................................................................ 15 . 人臉檢測(cè)算法在人臉識(shí)別中的作用 ................................................... 15 . 人臉檢測(cè)算法 ....................................................................................... 15 . AdaBoost 算法 ...................................................................................... 16 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 18 5. 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) ................................................................................................. 18 西北大學(xué)本科畢業(yè)論文 . 系統(tǒng)模塊劃分 ....................................................................................... 18 . 模塊實(shí)現(xiàn) ............................................................................................... 19 …………………… ………...………………………… .… ..19 .........................................19 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 ..........................................21 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 22 總結(jié)與展望 ...............................................24 參考文獻(xiàn) .................................................25 基于 OpenCV 的 視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 5 1. 序言 . 人臉識(shí)別的背景介紹 近幾年來，已開發(fā)應(yīng)用了聲音識(shí)別、簽字識(shí)別、指紋識(shí)別、掌形識(shí)別、眼虹膜識(shí)別等人體生物特征識(shí)別技術(shù)，與上述識(shí)別技術(shù)相比較，而最近開發(fā)的人臉識(shí)別技術(shù)則具有簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)及可擴(kuò)展性良好 等眾多優(yōu)勢(shì)，因此可廣泛應(yīng)用于出入口控制、安全驗(yàn)證、安防監(jiān)