1、基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现 1 题目：题目： 基于基于 O OpenpenCVCV 的视频人脸识别系统的设计与实现的视频人脸识别系统的设计与实现 摘 要 基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和 模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的 算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设 计和实现了一套针对监控视频的基于 OpenCV 的人脸识别原型系统，开发语言选用 C+，全文内容包括： （1）构建了基于 OpenCV 的视频人脸识别的技术框架。针对实验室和宿舍安全 管理需要，构建了基于 Op
2、enCV 的视频人脸识别的技术框架，能够完成基于视频的 实时人脸识别和身份认定； （2）设计了基于 OpenCV 的视频人脸快速检测算法。人脸检测是人脸识别的前 提，本文采用基于 OpenCV 的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定位和 提取； （3）设计了基于 AdaBoost 算法的视频人脸识别方法。应用 AdaBoost 算法实 现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。 系统基于.NET 平台设计，使用 C+语言进行实现，完成了基于视频的实时人脸 身份认定。 关键词关键词：人脸检测； OpenCV； 人脸识别； C+； 基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的
3、设计与实现 2 目 录 摘 要.1 目 录.2 1. 序言 4 1.1. 人脸识别的背景介绍4 1.2. 人脸识别国内外发展状况4 1.3. 人脸识别研究的意义6 1.4. 人脸识别的技术应用6 1.5. 主要章节内容和章节结构 7 1.6. 本章小结7 2. 人脸识别系统的技术框架和功能模块 .8 2.1. OpenCV 简介.8 2.2. 人脸识别的功能模块8 2.3. 人脸识别的技术框架9 2.4. 本章小结 11 3. 人脸识别的方法 . 11 3.1. 人脸识别算法原理 11 3.2. 常用人脸识别方法 12 3.3. 基于神经网络的人脸识别方法 12 3.4. 本章小结 14 4.
4、 人脸检测核心算法 14 4.1. 人脸检测算法在人脸识别中的作用 14 4.2. 人脸检测算法 15 4.3. AdaBoost 算法. 15 基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现 3 4.4. 本章小结 18 5.原型系统实现.19 5.1. 系统模块划分 19 5.2. 模块实现 19 4.2.1.系统运行流程图.19 4.2.2.系统的功能界面 .20 4.2.3 实验结果及分析 21 5.3. 本章小结 22 总结与展望 24 参考文献25 基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现 4 1. 序言 1.1. 人脸识别的背景介绍 近几年来，已开发应用了声音识别、
5、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹 膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人脸识 别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于 出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。人体生物特征识别技 术是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。而人脸识 别技术具有比其他生物特征识别技术更直观、简便、准确、可靠及可扩展性良好 等众多优势，因而应用广泛。随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速 增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的 新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接
6、受的程度。 而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一 1， 人脸识别技术是一 项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技 术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据 库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。 在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在 国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪 90 年代，目前主要应用在公安、金融、 网络安全、物业管理以及考勤等领域。 1.2. 人脸识别国内外发展状况 人脸识别技术从应用层面上主要可分为：人脸检测、人脸识别查询、人脸识别 身份认证，目前，我国从事人脸识别技术研究的单位有很多，使得生物特征识别 技术形成缩小了与国外的差距 2。2008 年，以清华大学和中科院自动化研究所为 代表的北京奥运会实名制票证系统的实施将生物特征识别技术又推到了一个新的 水平，为我国生
