【正文】 題提供重要的啟示。人臉檢測的過程涉及從復(fù)雜的背景中分割、提取人臉區(qū)域和可能用到的人臉器官特征。人臉檢測作為人臉信息處理中的一項關(guān)鍵技術(shù)，近年來成為模式識別和計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)一項受到普遍重視、研究相當(dāng)活躍的課題，它是目標檢測和識別的一個典型案例。目前對于人臉檢測技術(shù)的研究距實際應(yīng)用還有一定的距離，性能和檢測準確率還有待提高；因而，在今后的社會發(fā)展和研究領(lǐng)域中，人臉檢測與跟蹤的研究不僅具有重要的理論意義，而且具有十分重要的應(yīng)用價值。目前對人臉檢測的研究不僅實現(xiàn)了對靜態(tài)圖像進行單個、多個人臉的檢測，而且能夠?qū)討B(tài)視頻圖像的人臉進行檢測和跟蹤。今天，人臉檢測的研究已經(jīng)遠遠超過了人臉識別系統(tǒng)的范疇，在身份驗證、基于內(nèi)容的圖像檢索、視點監(jiān)測等方面都有著重要的應(yīng)用價值。但是由于早期的人臉識別研究主要針對具有較強約束條件的人臉圖像(如無背景圖像)，往往假設(shè)人臉位置已知或者容易獲得，因而人臉檢測問題并未受到重視。人臉識別技術(shù)由于其具有的非接觸型認證、直接、友好、方便等特點得到廣泛的研究和開發(fā)，成為近30年模式識別和計算機視覺領(lǐng)域最有潛力的生物身份驗證手段和最熱門的研究課題之一。 then some existing face detection algorithms are deeply studied and discussed, and it introduced Intel Open Source Computer Vision Library and the configuration method under the environment of VC++。本文研究了基于Adaboost的人臉檢測算法之后，發(fā)現(xiàn)雖然它具有具有很強的實時性，但當(dāng)采樣照片的背景色彩較為復(fù)雜或者光照較強時，該方法容易在周圍環(huán)境景物中識別到錯誤的”人臉”，人臉檢測率，錯檢率等指標不是很理想。 本文首先闡述了人臉檢測技術(shù)的基本概念，對人臉檢測領(lǐng)域的發(fā)展狀況做了簡要的介紹，然后對現(xiàn)有的各種人臉檢測算法和技術(shù)做了深入的研究和討論，并介紹了Intel開源計算機視覺庫OpenCV及其在VC++，最后采用AdaBoost學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了基本的人臉檢測，以及視頻中的人臉檢測、攝像頭監(jiān)控檢測等功能。人臉檢測是人臉識別的首要環(huán)節(jié)，目的就是將人臉從圖像背景中檢測出來，是人臉識別、視頻跟蹤及人臉圖像壓縮等應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。作者簽名： 日期： 年 月 日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。作者簽名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 畢業(yè)設(shè)計說明書 基于OpenCV的人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 第 39 頁 畢業(yè)設(shè)計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。作 者 簽 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 指導(dǎo)教師簽名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授權(quán)說明本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。本人授權(quán)　　 　 　大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。作者簽名： 日期： 年 月 日導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日基于OpenCV的人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)摘 要目前，人臉檢測定位和跟蹤已經(jīng)成為計算機視覺與模式識別領(lǐng)域非?；钴S的研究課題之一，在身份驗證、信息安全、電子商務(wù)、基于內(nèi)容的圖像與視頻檢索、視頻監(jiān)控、智能人機交互、可視通信、虛擬現(xiàn)實、公安檔案管理等很多方面都有著重要的應(yīng)用價值。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響，使得人臉檢測成為一項復(fù)雜的、具有挑戰(zhàn)性的研究課題。實驗表明本文研究的人臉檢測方法具有檢測速度快、精度高、實時性好的特點，具有一定的理論價值與實用價值。關(guān)鍵詞：OpenCV，人臉檢測及追蹤，AdaBoost算法，Haar特征 Design and implementation of face detection system based on OpenCV Author: Chen Jiang Ying Tutor:Wang Hong YongAbstractCurrently, human face detection and tracking has bee one of the most active and challenging tasks in the field of Computer Vision and Pattern Recognition. It has great application value in such fields as personal identification, information security, electronic merce,contentbased image and video retrieval,video surveillance,intelligent humanmachine interaction, visual munication, virtual reality, criminal archive administration, etc.Face detection is the first step of face recognition, and its aim is to detect human faces from the background of image. It’s an important step in the field of face recognition, video tracking and human face image pression, etc. However, the result of face detection is usually affected by the image background, brightness or head posture of image and so on, which makes face detection bee a plicated and challenging subject.This paper firstly presented the basic concept of human face detection technology, and gave a brief introduction of the development of face detection。 lastly used Adaboostbased learning algorithm and relized the basic function of face detection, face detection in the video and camera face monitoring. The experiment indicate that the method of face detection proposed in this paper has the character of rapid speed, high accuracy and realtime,showing a certain degree of theoretical and practical value.After studying the Adaboostbased algorithm of face detection in this paper, we can see that it has the character of realtime, but when the background color of the sample image is relatively plex or has strong light, this method might identify wrong “human faces” in the surrounding environment, and face detection rate, error detection rate is not satisfying.Keywords：OpenCV, Face Detection and Tracking, AdaBoost algorithm, Haar Feature目 錄1 緒論 1 課題背景及目的 1 人臉檢測技術(shù)概況 1 3 4 5 5 62 人臉檢測算法綜述 7 7 8 9 133 OpenCV概述及安裝配置方法 14 OpenCV概述 14 OpenCV的安裝及在VC++ 16 本章小結(jié) 204 人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 21 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 21 系統(tǒng)可行性分析 21 系統(tǒng)功能需求分析 22 系統(tǒng)功能模塊實現(xiàn) 23 本章小結(jié) 275 系統(tǒng)運行與測試 28 系統(tǒng)運行 28 系統(tǒng)測試方案與結(jié)果 28 系統(tǒng)的優(yōu)點與不足 34 本章小結(jié) 356 結(jié)論 36致謝 37參考文獻 381 緒論 課題背景及目的近年來，隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展和安全入口控制、信息安全、金融貿(mào)易、電子商務(wù)等方面應(yīng)用需求的快速增長，生物識別技術(shù)漸漸得到廣泛的重視。人臉檢測是人臉識別研究中重要的第一步，目的就是從圖像中分割出不包括背景的人臉區(qū)域。近幾年，隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的不斷發(fā)展，人臉檢測開始作為獨立的課題受到研究者的重視。對人臉檢測技術(shù)的研究，已經(jīng)經(jīng)歷了由簡單到復(fù)雜，由靜態(tài)圖像檢測到視頻流實時檢測的發(fā)展，目前正在向三維人臉檢測的方向發(fā)展，特別是Viola等人于2001年提出的基于積分圖像的AdaBoost算法，是第一個實時的人臉檢測算法，從根本上解決了檢測速度的問題，成為目前最為流行、檢測效率最高的一種算法。但對動態(tài)人臉的檢測還處于初級階段，還有很多問題有待解決。 人臉檢測技術(shù)概況 基本概念 人臉檢測是指在輸入圖像或動態(tài)的場景中確定所有存在的人臉的位置、大小、位姿、數(shù)量等的過程。 人臉檢測研究具有重要的學(xué)術(shù)價值和很大的挑戰(zhàn)性，其研究的難點主要在于：人臉是一類高度非剛性的目標；人臉由于相貌、表情、膚色等差異，具有模式可變性；人臉上可能存在一些附屬物，如眼鏡、胡須等；人臉姿態(tài)千變?nèi)f化，而且可能受光照、遮擋物等的影響；待檢測圖像的性質(zhì)差異，如分辨率等。一個成功的人臉檢測系統(tǒng)應(yīng)該能夠很好地處理光線、噪聲、遮擋等不可預(yù)測因素的影響。 發(fā)展歷史 人臉檢測問題最初來源于人臉識別，對人臉識別的研究可以追溯到上個世紀六、七十年代，經(jīng)過幾十年的發(fā)展已日趨成熟。因此人臉檢測問題并沒有得到重視。人臉識別的研究已經(jīng)有相當(dāng)長的歷史，大致可以分為四個階段：1．第一階段：人類最早的研究至少可追朔到20世紀50年代在心理學(xué)方面的研究和六十年代在工程學(xué)方面的研究：J. S. Bruner于1954年寫下了關(guān)于心理學(xué)的The perception of people， Bledsoe在 1964 年就工程學(xué)寫了Facial Recognition Project Report，國外有許多學(xué)校在研究人臉識別技術(shù)，其中有從感知和心理學(xué)角度探索人類識別人臉機理的，如美國Texas At Dallas大學(xué)的Abdi 和Tool小組，由S