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正文內(nèi)容

開題報(bào)告_人臉檢測與識(shí)別-資料下載頁

2024-10-08 09:09本頁面

【導(dǎo)讀】員會(huì)對學(xué)生答辯資格審查的依據(jù)材料之一。此報(bào)告應(yīng)在指導(dǎo)教師指。署意見及所在專業(yè)審查后生效。在其它紙上后剪貼,完成后應(yīng)及時(shí)交給指導(dǎo)教師簽署意見。《數(shù)據(jù)元和交換格式、信息交換、日期和時(shí)間表示法》規(guī)定的要求,如“2020年11月20日”或“2020-11-30”。庫中的資料進(jìn)行比對,并找出該嫌犯的詳細(xì)資料和犯罪記錄。外,人臉識(shí)別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。人臉識(shí)別技術(shù)是一個(gè)非?;钴S的研究領(lǐng)域,它覆蓋了數(shù)字圖像處理、模。人并滿足實(shí)時(shí)性要求是迫切需要解決的問題。除此之外,人臉識(shí)別技術(shù)還有精度高,性價(jià)比高,自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。人臉識(shí)別技術(shù)的研究也具有很大的理論價(jià)值。人臉識(shí)別技術(shù)的研究涉及到模式識(shí)。人臉識(shí)別技術(shù)的研究對推動(dòng)以上各學(xué)科。美國陸軍實(shí)驗(yàn)室也是利用vc++開發(fā),通過軟件實(shí)現(xiàn)的,并且FAR為49%。行的公開測試中,F(xiàn)AR,為53%。輸入照片為同一人的照片的概率可達(dá)70%。

  

【正文】 內(nèi)核靈魂的算法程序; 可以通過函數(shù)調(diào)用直接把從攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的圖像或視頻文件;對各種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作;具有基本的圖像處理能力比如濾波、邊緣檢測、直方圖等操作;對各種結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析比如距離變換多邊形逼近、直線擬合等等;提供特征法 和隱馬爾科夫模型法等基礎(chǔ)的目標(biāo)識(shí)別方法;提供了基本的 GUI 功能來做用戶界面方便使用者操作;甚至能夠?qū)D像重要部分進(jìn)行勾勒和標(biāo)注。 ( 3) 算法選擇 圖像預(yù)處理模塊: 光線補(bǔ)償 :由于光線原因,所照的圖像可能會(huì)存在光線不平衡的情況而造成色彩偏差,為了抵消這種整個(gè)圖像中存在的色彩偏差,本系統(tǒng)采用的解決方法是:將整個(gè)圖像中的所有像素的亮度從高到低進(jìn)行排列,取前 5%的像素,然后線性放大,使這些像素的平均亮度達(dá)到 255。實(shí)際上就是調(diào)整圖片像素的 RGB值。 圖像灰度化:圖像灰度化是將圖像變成灰色,本系統(tǒng)中采用 以下步驟來實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化:彩色轉(zhuǎn)換成灰度、灰度比例變換、灰度線性變換、灰度線性截?cái)?、灰度取反? 高斯平滑:在圖像的采集過程中 ,由于各種因素的影響 ,圖像中往往會(huì)出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲 ,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等 ,這些都會(huì)影響圖像的質(zhì)量,因此需要將圖片進(jìn)行平滑操作以此來消除噪聲。但是如果平滑不當(dāng),就會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變的模糊不清,為了既平滑掉噪聲有盡量保持圖像細(xì)節(jié), 本系統(tǒng)采用高斯平滑。 均衡直方圖:使用該模塊的目的是通過點(diǎn)運(yùn)算使輸入轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的像素點(diǎn)數(shù) 的輸出圖像。它的實(shí)現(xiàn)主要是利用灰度均衡的轉(zhuǎn)換式 DB = f ( DA) = A0DMax H( u) du 。(式 1) 圖像對比度增強(qiáng):為了將圖像的特征一步一步顯現(xiàn)出來,需要進(jìn)行圖像的對比度增強(qiáng),它主要通過對圖像的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì),對于小于 Low則認(rèn)為是有關(guān)的信息,則將它作為黑色處理,對于處于 High以上的則認(rèn)為是一些無關(guān)的信息,將它們?nèi)サ簦幱趦烧咧g的,則進(jìn)行對比度增強(qiáng),將他們在總的灰度值里面的比例作為新的像素信息保存起來。 人臉檢測:有基于模版,基于統(tǒng)計(jì)模型,基于特 征三個(gè)大類。 許多方法都不能簡單地歸為以上提到三類方法中的某一類,而是兩類甚至三類方法的融合。比較流行的有主成份分析法( PCA),自適應(yīng)性提升算法( Ada boost)等等。 人臉識(shí)別:需要對人臉進(jìn)行特征提取并和數(shù)據(jù)庫中信息比對,來確定人物身份??梢杂?KL變換和特征臉法來實(shí)現(xiàn)。 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開題報(bào)告 指導(dǎo)教師意見 : 1.對“文獻(xiàn)綜述”的評語: 2.對本課題的深度、廣度及工作量的意見和對設(shè)計(jì)(論文)結(jié)果的預(yù)測: 指導(dǎo)教師: 年 月 日 系(教研室)審核意見: 負(fù)責(zé)人: 年 月 日
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