【正文】 windows Linux Mas OS 本次設(shè)計所用的開發(fā)工具是 Microsoft Visual C++ 。它輕量級而且高效由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了 Python、 Ruby、 MATLAB 等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機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。人臉檢測是人臉信息處理領(lǐng)域中的一個重要課題，具有很高的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用潛力；同時人臉檢測又是一個極具挑戰(zhàn)性的問題。 第四章：概述了人臉檢測相關(guān)算法，介紹了本文基于 AdaBoost 算法的人臉 檢測 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)都是靠密碼來實現(xiàn)，如果密碼被盜，就無法保證安全。如果同時應(yīng)用人臉識別就會避免這種情況的發(fā)生。 、司法和刑偵。 . 人臉識別的技術(shù)應(yīng)用 隨著技術(shù)的進一步成熟和社會認同度 的提高，人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。 . 人臉識別研究的意義 人臉識別是機器視覺和模式識別領(lǐng)域最富有 挑戰(zhàn)性的課題之一，同時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)計表觀模型、統(tǒng)計模式識別方法是這一階段內(nèi)的主流技術(shù)。更進一步地， T． Kanad 設(shè)計了一個高速且有一定知識導(dǎo)引的半自動回溯識別系統(tǒng)，創(chuàng)造性地運用積分投影法從單幅圖像上計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。 第二階段是人機交互式識別階段：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)比例來識別人臉，忽略了局部細微特征，更適合于粗分類。在 Bertillon 的系統(tǒng)中，用一個簡單的語句與數(shù)據(jù)庫中的某一張臉相聯(lián)系，同時與指紋分析相結(jié)合，提供了一個較強的識別系統(tǒng)。人臉識別檢測是指對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進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)，接著對人臉進行識別。在國內(nèi)，對于人臉識別技術(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。而人臉識別是所有的生物識別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一 [1]，人臉 識別技術(shù)是一項近年來興起的，但不大為人所知的新技術(shù)。人體生物特征識別技術(shù)是依靠人體的生物特征來進行人的身份驗證的一種高科技識別技術(shù)。 系統(tǒng)基于 .NET 平臺設(shè)計，使用 C++語言進行實現(xiàn)，完成了基于視頻的實時人臉身份認定。 本科畢業(yè)論文（設(shè)計） 題目： 基于 OpenCV 的視頻人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 學(xué)生姓名 學(xué) 號 指導(dǎo)教師 院 系 軟件學(xué)院 專 業(yè) 軟件工程 年 級 2021 級 教務(wù)處制 二零一四年六月 成績 基于 OpenCV 的 視頻人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 1 摘 要 基于生物特征識別的身份認證方法和系統(tǒng)研究一直以來都是計算機圖形學(xué)和模式識別領(lǐng)域研究的熱點， 其中，由于人臉的穩(wěn)定性和可見性，針對人臉識別的算法研究和系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛，本文針對校園內(nèi)實驗室和宿舍安全管理需求，設(shè)計和實現(xiàn)了一套針對監(jiān)控視頻的基于 OpenCV 的人臉識別原型系統(tǒng)，開發(fā)語言選用 C++，全文內(nèi)容包括： （ 1）構(gòu)建了基于 OpenCV 的視頻人臉識別的技術(shù)框架。應(yīng)用 AdaBoost 算法實現(xiàn)了針對視頻流的快速人臉定位和身份識別，能夠?qū)崿F(xiàn)實時身份認定。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 視頻人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 3 目 錄 摘 要 ........................................................................................................................ 1 Abstract.................................................................................................................... 2 目 錄 ........................................................................................................................ 3 1. 序言 ...................................................................................................................... 5 . 人臉識別的背景介紹 ............................................................................. 5 . 人臉識別國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r ..................................................................... 5 . 人臉識別研究的意義 ............................................................................. 7 . 人臉識別的技術(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. 人臉識別系統(tǒng)的技術(shù)框架和功能模塊 ..................................................... 8 . OpenCV 簡介 ............................................................................................ 8 . 人臉識別的功能模塊 ............................................................................. 9 . 人臉識別的技術(shù)框架 ........................................................................... 10 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 12 3. 人臉識別的方法 ............................................................................................. 12 . 人臉識別算法原理 ............................................................................... 12 . 常用人臉識別方法 ............................................................................... 13 . 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法 ........................................................... 13 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 15 4. 人臉檢測核心算法 ........................................................................................ 15 . 人臉檢測算法在人臉識別中的作用 ................................................... 15 . 人臉檢測算法 ....................................................................................... 15 . AdaBoost 算法 ...................................................................................... 16 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 18 5. 原型系統(tǒng)實現(xiàn) ................................................................................................. 18 西北大學(xué)本科畢業(yè)論文 . 系統(tǒng)模塊劃分 ....................................................................................... 18 . 模塊實現(xiàn) ............................................................................................... 19 …………………… ………...………………………… .… ..19 .........................................19 實驗結(jié)果及分析 ..........................................21 . 本章小結(jié) ............................................................................................... 22 總結(jié)與展望 ...............................................24 參考文獻 .................................................25 基于 OpenCV 的 視頻人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 5 1. 序言 . 人臉識別的背景介紹 近幾年來，已開發(fā)應(yīng)用了聲音識別、簽字識別、指紋識別、掌形識別、眼虹膜識別等人體生物特征識別技術(shù)，與上述識別技術(shù)相比較，而最近開發(fā)的人臉識別技術(shù)則具有簡便、準(zhǔn)確、經(jīng)濟及可擴展性良好 等眾多優(yōu)勢，因此可廣泛應(yīng)用于出入口控制、安全驗證、安防監(jiān)