【導(dǎo)讀】導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致。含我為獲得及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。明并表示了謝意。以贏(yíng)利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)。的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法。律后果由本人承擔(dān)。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。智能人機(jī)交互、可視通信、虛擬現(xiàn)實(shí)、公安檔案管理等很多方面都有著重要的應(yīng)用價(jià)值。識(shí)別、視頻跟蹤及人臉圖像壓縮等應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人。的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)成為一項(xiàng)復(fù)雜的、具有挑戰(zhàn)性的研究課題。法實(shí)現(xiàn)了基本的人臉檢測(cè)，以及視頻中的人臉檢測(cè)、攝像頭監(jiān)控檢測(cè)等功能。價(jià)值與實(shí)用價(jià)值。識(shí)別到錯(cuò)誤的”人臉”，人臉檢測(cè)率，錯(cuò)檢率等指標(biāo)不是很理想。

　　

【正文】 (10)具有基本的 GUI 功能：包括圖像和視頻的顯示、鍵盤(pán)和鼠標(biāo)事件處理、滾動(dòng)條等。 (11)圖像標(biāo)注：如線(xiàn)、二次曲線(xiàn)、多邊形、畫(huà)文字等。 2. OpenCV 作為一種開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué) 領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，與其具有的不可比擬的優(yōu)勢(shì)是密不可分的： (1)．跨平臺(tái)可移植性好，無(wú)論 windows、 Linux 還是 Mac 0S 都可以運(yùn)行； (2)．對(duì)個(gè)人及商業(yè)開(kāi)發(fā)免費(fèi)，源代碼公開(kāi)； (3)．支持大多數(shù) c／ c++編譯器，如： VC++、 VC． NET20 及 C++Builder 等，可以輕易在不同平臺(tái)之間進(jìn)行移植； (4)．提供方便靈活的用戶(hù)接口，采用 C、 C++編寫(xiě)，包括 300 多個(gè) C／ C++函數(shù)，代碼效率高；支持中、高層 API；可以使用外部庫(kù)，也可以獨(dú)立使用； (5)．具備 強(qiáng)大的圖像和矩陣運(yùn)算能力，減少開(kāi)發(fā)者的工作量，有效提高開(kāi)發(fā)效率和程序運(yùn)行的可靠性； (6)．針對(duì) Intel 的處理器進(jìn)行了優(yōu)化。 OpenCV 的安裝及在 VC++ 環(huán)境下的配置 1. OpenCV 的安裝 首先安裝 Visual C++ 開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后安裝 OpenCV。首先，運(yùn)行下載的 安裝程序，按照安裝向?qū)У奶崾静僮鳎x擇安裝路徑為“ D:\Program Files\OpenCV”，然后點(diǎn)擊 Next，到如圖 所示界面時(shí)，勾選“ Add...\OpenCV\bin to the system PATH”復(fù)選框，即將路徑“ D:\Program Files\OpenCV\bin”加入系統(tǒng)變 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 17 頁(yè) 量 PATH 中，或者不選擇，安裝后右鍵單擊“我的電腦” “屬性”中將其加入。 圖 OpenCV 的安裝 2. Visual C++配置 OpenCV ⑴ 全局配置 打開(kāi) Visual C++ 編程環(huán)境，選擇 ToolsOptions 菜單，打開(kāi)“ Options”對(duì)話(huà)框，選擇 Directories 選項(xiàng)卡，設(shè)置以下路徑： 設(shè)置 lib 路徑： 選擇 Library files，在下方加入路徑 D:\Program Files\OpenCV\lib，如圖 所示： 圖 設(shè)置 lib 路徑 設(shè)置 include 路徑 選擇 Include files，在下方加入路徑如圖 所示： 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 18 頁(yè) 圖 設(shè)置 include 路徑 設(shè)置 src 路徑 選擇 Source files，在下方加入路徑如圖圖 所示： 圖 設(shè)置 src 路徑 配置完成后，點(diǎn)擊 OK 按鈕即可。 ⑵ 構(gòu)建 打開(kāi) OpenCV 安裝目錄 D:\Program Files\OpenCV，將 _make 文件夾中的 文件拖到 VC++程序中打 開(kāi)，選擇 Build(組建 )Batch Build(批組建 )，所有 64 位都不選，然后點(diǎn)擊 Build(創(chuàng)建 )。這樣就可以生成以后程序中經(jīng)常用到的一些lib 及其 dll，包括 Debug 和 Release 兩個(gè)版本的。如下圖 所示： 圖 批組建 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 19 頁(yè) 在 編譯工程 cvaux 時(shí) 會(huì)出現(xiàn)如下錯(cuò)誤 ：“ error C2039: ‘ foreground_regions’： 不是 “CvFGDStatModel”的成員 ”， 解決的方法是：打 開(kāi) Workspace 工作空間中 FileView選項(xiàng)中“ cvaux files”目錄下 IncludeExternal 的 cvaux. h 文件， 在文件中 找到上述foreground_regions 成員，會(huì)發(fā) 現(xiàn)此成員已被注釋掉了 ， 將 其上一行末尾的 “/”改為 “*/”使該成員可見(jiàn)，再次啟動(dòng)項(xiàng)目， 即可編譯通過(guò)，如下圖 所示： 圖 去除成員變量注釋 然后 啟動(dòng) _make 目錄下的另外一個(gè) 工程“ ”,使其編譯通過(guò) 。 ⑶ 項(xiàng)目配置 每創(chuàng)建一個(gè)將要使用 OpenCV 的 VC 工程，都需要給它指定需要的 lib，否則在編譯時(shí)就會(huì)因?yàn)檎也坏较嚓P(guān)的文件而導(dǎo)致出錯(cuò)。創(chuàng)建一個(gè)基 于單文檔的程序，名稱(chēng)為Face_Detection_SysWhh，選擇 ProjectSettings 菜單，然后將 Settings For 的下拉菜單選擇為 All Configurations，然后選擇右邊的 Link 標(biāo)簽，在 Object/library modules 中附加上 ，如果不需要這么多 lib，可以根據(jù)程序需要添加，如圖 所示： 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 20 頁(yè) 圖 添加 lib 庫(kù) 本章小結(jié) 本章對(duì) Intel 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù) OpenCV 的基本概念、功能和安裝配置方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，首先介紹了 OpenCV 的基本概念和作用，然后介紹了它的基本組成結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢(shì)，最后介紹了其在 Visual C++編程環(huán)境下的詳細(xì)配置方法。 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 21 頁(yè) 4 人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 硬件環(huán)境 硬件主要包括計(jì)算機(jī)主機(jī)和圖像采集設(shè)備，因?yàn)槿四槞z測(cè)和跟蹤系統(tǒng)需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，因而對(duì)系統(tǒng)硬件配置要求較高。 本文所設(shè)計(jì)的人臉檢測(cè)系統(tǒng)所采用的硬件配置如下： CPU： Intel( R) Pentium(R) Dual T2390 @ 內(nèi)存： 1G 攝像頭： 攝像頭，該攝像頭具有 300 萬(wàn)像素。 軟件環(huán)境 人臉檢測(cè)系統(tǒng)所采用的硬件配置如下： 操作系統(tǒng)： Windows XP 編程工具及環(huán)境： Visual C++ 和 OpenCV 開(kāi)源視覺(jué)庫(kù) Visual C++ 是 Microsoft 公司推出的一種可視化編程工具。它支持多平臺(tái)和交叉平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，將各種編程工具如編輯器、連接器、調(diào)試 器等巧妙的結(jié)合在一起，構(gòu)成一個(gè)完美的可視化開(kāi)發(fā)環(huán)境。用戶(hù)無(wú)需通過(guò)繁雜的編程操作，即可完成 Windows下應(yīng)用程序的編輯、編譯、測(cè)試和細(xì)化等工作。采用 OpenCV 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)并在VC++環(huán)境下合理配置即可完成。 系統(tǒng)可行性分析 在進(jìn)行基于 OpenCV 的人臉檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)之前，通過(guò)閱讀參考書(shū)籍了解了數(shù)字圖像處理和人臉檢測(cè)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，掌握了一些算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，并采用自己的思路使程序可以對(duì)人臉圖片、視頻流等進(jìn)行基本的檢測(cè)。 技術(shù)可行性 通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究者在人臉檢測(cè)方面提出 的一些算法的研究，并了解人 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 22 頁(yè) 臉檢測(cè)需要的圖像預(yù)處理方法， OpenCV 作為開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)具有實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)算法的基本函數(shù)。綜上，在技術(shù)上是可行的。 操作可行性 該人臉檢測(cè)系統(tǒng)需要的軟件配置環(huán)境如下： CPU： 500M 及以上；內(nèi)存： 128M及以上。安裝有 Windows、 Linux 等操作系統(tǒng)中的其中一種。另還裝有攝像頭可進(jìn)行人臉跟蹤。因此，從操作可行性來(lái)看，系統(tǒng)用戶(hù)的軟硬件環(huán)境均能達(dá)到以上要求，所以開(kāi)發(fā)人臉檢測(cè)系統(tǒng)在操作上是可行的。 系統(tǒng)功能需求分析 該人臉檢測(cè)系統(tǒng)最主要的功能就是可以在靜態(tài)圖片和 動(dòng)態(tài)視頻或攝像頭下檢測(cè)出人臉的位置并進(jìn)行標(biāo)定，首先該系統(tǒng)需要對(duì)原始的人臉圖片或者視頻中獲取的某一幀圖像進(jìn)行一定的預(yù)處理才能完成下一步的檢測(cè)。圖像預(yù)處理在人臉檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中占有非常重要的地位，只有進(jìn)行圖像的預(yù)處理才能很好的完成人臉檢測(cè)和定位。 圖像人臉檢測(cè)功能 圖像人臉檢測(cè)功能模塊主要是實(shí)現(xiàn)基本的靜態(tài)人臉檢測(cè)，并采用矩形或者圓形標(biāo)示出人臉的位置。通過(guò)一定的圖像預(yù)處理和參數(shù)設(shè)置，可有效檢測(cè)出圖片中存在的人臉。這是一個(gè)基本功能模塊，雖然直接使用的意義不大，但是具有很好的擴(kuò)展性。 攝像 頭人臉追蹤功能 攝像頭人臉追蹤功能模塊主要是對(duì)攝像頭產(chǎn)生的即時(shí)影像進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)于存在人臉的幀暫時(shí)存儲(chǔ)在申請(qǐng)的內(nèi)存塊中，然后調(diào)用基本的人臉檢測(cè)算法用矩形或圓形標(biāo)示出動(dòng)態(tài)人臉的具體位置。這個(gè)功能的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，特別是在最近幾年的發(fā)展中具有非常重要的研究意義，特別適用于在無(wú)人值班的地區(qū)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。 視頻流人臉檢測(cè)功能 系統(tǒng)的視頻流人臉檢測(cè)模塊主要是實(shí)現(xiàn)視頻中的動(dòng)態(tài)人臉檢測(cè)，并對(duì)存在人臉的區(qū)域用矩形或者圓形標(biāo)示出來(lái)。當(dāng)然，考慮到視頻播放的連續(xù)性，在綜合了效果與速度的情況下，本系統(tǒng)只對(duì)相隔某個(gè)固定值的幀 進(jìn)行檢測(cè) 。 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 23 頁(yè) 系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖 人臉檢測(cè)系統(tǒng)流程圖如下圖 所示 [15]： 圖 系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖 顯示檢測(cè)結(jié)果圖片 結(jié)束 成功 是 否 打開(kāi)圖像 /攝像頭 /視頻文件 圖像預(yù)處理 人臉檢測(cè) 存在人臉 是 否 圈出所有人臉 提示人臉個(gè)數(shù)為 0 并給出檢測(cè)時(shí)間 關(guān)閉程序窗口 運(yùn)行程序 加載分類(lèi)器 給出檢測(cè)時(shí)間 和人臉數(shù)量 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 24 頁(yè) 圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理是人臉檢測(cè)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，輸入圖像由于圖像采集背景環(huán)境不同，如光照明暗程度以及圖像質(zhì)量等。為了保證圖像中人臉大小、位置以及人臉圖像質(zhì)量的一致性，必須對(duì)圖像進(jìn)行一定的預(yù)處理，從而加快人臉檢測(cè)速度，提高檢測(cè)性能。 人臉圖像的預(yù)處理主要包括人臉?lè)稣?、人臉圖像增強(qiáng)以及歸一 化等操作。在此人臉檢測(cè)系統(tǒng)中主要進(jìn)行了灰度化、圖像尺寸調(diào)整、均衡直方圖等預(yù)處理操作，通過(guò)cvCvtColor、 cvResize、 cvEqualizeHist 等函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 圖像人臉檢測(cè)原理 在此人臉檢測(cè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)的核心函數(shù)是 cvHaarDetectObjects。它是一個(gè)用以檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的函數(shù)。 函數(shù) 數(shù)原型為： CvSeq* cvHaarDetectObjects(const CvArr*image,CvHaarClassifierCascade* cascade, CvMemStorage* storage, double scale_factor = , int min_neighbors = 3, int flag = 0, CvSize min_size = cvSize(0, 0))；其中，各個(gè)參數(shù)的介紹如下： 第一個(gè)參數(shù) image 是待檢測(cè)圖像； cascade 是 Haar 級(jí)聯(lián)分類(lèi)器內(nèi)部標(biāo)識(shí)形式；storage 是用來(lái)存儲(chǔ)檢測(cè)到的一系列候選目標(biāo)矩形的內(nèi)存區(qū)域； scale_factor 是前后兩次相繼掃描搜索窗口的比例系數(shù)，搜尋時(shí)會(huì)依照比例系數(shù)，擴(kuò)大搜索面積 (例如參數(shù)為 是指將搜 索窗口依次擴(kuò)大 30%)； min_neighbors 是指構(gòu)成檢測(cè)目標(biāo)的相鄰矩形最小個(gè)數(shù) (如果組成檢測(cè)目標(biāo)的小矩形的個(gè)數(shù)的和小于 min_neighbors1，則會(huì)被排除；如果 min_neighbors 為 0，則函數(shù)不做任何操作就返回所有的被檢測(cè)候選矩形框 )； flags 是指操作方式 (若為 Canny 邊緣檢測(cè) CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，函數(shù)利用檢測(cè)器來(lái)排除一些邊緣很少或者很多的圖像區(qū)域，而這樣做的依據(jù)是這些區(qū)域一般不包含被檢目標(biāo)。而在人臉檢測(cè)中通過(guò)設(shè)置閾值使用了這樣方法，并因此提高了檢測(cè)速度 )； min_size 是指檢測(cè)窗口的最小尺寸。 函數(shù) cvHaarDetectObjects 使用針對(duì)目標(biāo)物體訓(xùn)練的級(jí)聯(lián)分類(lèi)器在圖像中找到包含要檢測(cè)的目標(biāo)物體的矩形區(qū)域，而且將這些區(qū)域用矩形或圓形框標(biāo)示出來(lái)。在搜尋過(guò)程中，會(huì)以不同的比例不斷擴(kuò)大掃描窗口進(jìn)行搜索。當(dāng)全部掃描通過(guò)級(jí)聯(lián)分類(lèi)器各層的區(qū)域后，函數(shù)再對(duì)處理和收集到的候選區(qū)域進(jìn)行處理，最后對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行組合 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 第 25 頁(yè)