基于opencv的人脸检测界面开发

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《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文

《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人脸识别技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

它广泛应用于安全监控、门禁系统、智能支付等领域。

OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为人们提供了丰富的人脸识别算法和技术手段。

本文将介绍一种基于OpenCV的人脸识别系统设计，并对其原理、设计、实现和应用等方面进行详细阐述。

二、系统设计原理本系统设计基于OpenCV的人脸识别技术，主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个部分。

首先，通过OpenCV中的人脸检测算法，系统能够从图像或视频中检测出人脸；其次，利用OpenCV提供的特征提取算法，对检测到的人脸进行特征提取；最后，通过比对特征库中的人脸特征，实现人脸识别。

三、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备。

摄像头用于采集图像或视频，计算机则负责运行人脸识别算法。

此外，为了保障系统的稳定性和可靠性，还需要考虑硬件设备的选型和配置。

2. 软件设计软件部分主要包括OpenCV库、人脸检测算法、特征提取算法和人脸比对算法等。

其中，OpenCV库提供了丰富的人脸识别算法和技术手段，包括Haar级联分类器、DNN模块等。

此外，还需要设计用户界面，以便用户能够方便地使用本系统。

四、实现过程1. 人脸检测本系统采用Haar级联分类器进行人脸检测。

首先，通过训练Haar级联分类器，使其能够识别出人脸区域。

然后，在图像或视频中运行该分类器，检测出人脸区域。

2. 人脸特征提取对于检测到的人脸区域，本系统采用OpenCV中的特征提取算法进行特征提取。

常用的特征提取算法包括HOG、LBP等。

通过提取人脸特征，可以为后续的人脸比对提供依据。

3. 人脸比对本系统将提取到的人脸特征与特征库中的人脸特征进行比对。

比对过程中，需要采用一定的相似度计算方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

通过比对结果，可以判断出输入的人脸是否与特征库中的人脸匹配。

OpenCV实现人脸检测功能

OpenCV实现⼈脸检测功能本⽂实例为⼤家分享了OpenCV实现⼈脸检测功能的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、HAAR级联检测#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;int main(int artc, char** argv) {face_detect_haar();waitKey(0);return 0;}void face_detect_haar() {CascadeClassifier faceDetector;std::string haar_data_file = "./models/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml";faceDetector.load(haar_data_file);vector<Rect> faces;//VideoCapture capture(0);VideoCapture capture("./video/test.mp4");Mat frame, gray;int count=0;while (capture.read(frame)) {int64 start = getTickCount();if (frame.empty()){break;}// ⽔平镜像调整// flip(frame, frame, 1);imshow("input", frame);if (frame.channels() == 4)cvtColor(frame, frame, COLOR_BGRA2BGR);cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);equalizeHist(gray, gray);faceDetector.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 1, 0, Size(30, 30), Size(400, 400));for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {count++;rectangle(frame, faces[t], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);}float fps = getTickFrequency() / (getTickCount() - start);ostringstream ss;ss.str("");ss << "FPS: " << fps << " ; inference time: " << time << " ms";putText(frame, ss.str(), Point(20, 20), 0, 0.75, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);imshow("haar_face_detection", frame);if (waitKey(1) >= 0) break;}printf("total face: %d\n", count);}2、 DNN⼈脸检测#include <opencv2/dnn.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace cv::dnn;#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;const size_t inWidth = 300;const size_t inHeight = 300;const double inScaleFactor = 1.0;const Scalar meanVal(104.0, 177.0, 123.0);const float confidenceThreshold = 0.7;void face_detect_dnn();void mtcnn_demo();int main(int argc, char** argv){face_detect_dnn();waitKey(0);return 0;}void face_detect_dnn() {//这⾥采⽤tensorflow模型std::string modelBinary = "./models/dnn/face_detector/opencv_face_detector_uint8.pb"; std::string modelDesc = "./models/dnn/face_detector/opencv_face_detector.pbtxt";// 初始化⽹络dnn::Net net = readNetFromTensorflow(modelBinary, modelDesc);net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV);net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);if (net.empty()){printf("Load models fail...\n");return;}// 打开摄像头// VideoCapture capture(0);VideoCapture capture("./video/test.mp4");if (!capture.isOpened()) {printf("Don't find video...\n");return;}Mat frame;int count=0;while (capture.read(frame)) {int64 start = getTickCount();if (frame.empty()){break;}// ⽔平镜像调整// flip(frame, frame, 1);imshow("input", frame);if (frame.channels() == 4)cvtColor(frame, frame, COLOR_BGRA2BGR);// 输⼊数据调整Mat inputBlob = blobFromImage(frame, inScaleFactor,Size(inWidth, inHeight), meanVal, false, false);net.setInput(inputBlob, "data");// ⼈脸检测Mat detection = net.forward("detection_out");vector<double> layersTimings;double freq = getTickFrequency() / 1000;double time = net.getPerfProfile(layersTimings) / freq;Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>()); ostringstream ss;for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++){// 置信度 0～1之间float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);if (confidence > confidenceThreshold){count++;int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frame.cols);int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frame.rows);int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frame.cols);int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frame.rows);Rect object((int)xLeftBottom, (int)yLeftBottom,(int)(xRightTop - xLeftBottom),(int)(yRightTop - yLeftBottom));rectangle(frame, object, Scalar(0, 255, 0));ss << confidence;std::string conf(ss.str());std::string label = "Face: " + conf;int baseLine = 0;Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);rectangle(frame, Rect(Point(xLeftBottom, yLeftBottom - labelSize.height),Size(labelSize.width, labelSize.height + baseLine)),Scalar(255, 255, 255), FILLED);putText(frame, label, Point(xLeftBottom, yLeftBottom),FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0));}}float fps = getTickFrequency() / (getTickCount() - start);ss.str("");ss << "FPS: " << fps << " ; inference time: " << time << " ms";putText(frame, ss.str(), Point(20, 20), 0, 0.75, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);imshow("dnn_face_detection", frame);if (waitKey(1) >= 0) break;}printf("total face: %d\n", count);}以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

基于Opencv的人脸检测源程序(附详细使用说明)

基于Opencv的人脸检测程序我的电脑上是用visual studio 2015，配置opencv2.4.9，visuanl studio加载opencv的方法百度上可以找到很多，按照要求配置好后以后进行一下操作：第一步：新建win32应用程序的工程，在该工程以下程序复杂被覆盖win32的几行程序，#include"stdafx.h"#include"opencv2/objdetect.hpp"#include"opencv2/videoio.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include<iostream>#include<stdio.h>using namespace std;using namespace cv;/** Function Headers */void detectAndDisplay(Mat frame);/** Global variables */String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";CascadeClassifier face_cascade;CascadeClassifier eyes_cascade;String window_name = "Capture - Face detection";/** @function main */int main(void){VideoCapture capture;Mat frame;//-- 1. Load the cascadesif (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; };//-- 2. Read the video streamcapture.open(-1);if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }while (capture.read(frame)){if (frame.empty()){printf(" --(!) No captured frame -- Break!");break;}//-- 3. Apply the classifier to the framedetectAndDisplay(frame);char c = (char)waitKey(10);if (c == 27) { break; } // escape}return 0;}/** @function detectAndDisplay */void detectAndDisplay(Mat frame){std::vector<Rect> faces;Mat frame_gray;cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);equalizeHist(frame_gray, frame_gray);//-- Detect facesface_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++){Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);std::vector<Rect> eyes;//-- In each face, detect eyeseyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++){Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4, 8, 0);}}//-- Show what you gotimshow(window_name, frame);}第二步：将haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml和haarcascade_frontalface_alt.xml两个文件放置在当前工程目录下注意，这两个文件非常重要，少了两个文件程序无法正常运行，这两个文件是训练好的人脸数据。

基于OpenCV的图像处理与人脸识别系统开发

基于OpenCV的图像处理与人脸识别系统开发一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像处理和人脸识别系统在各个领域得到了广泛的应用。

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，为开发人脸识别系统提供了便利。

本文将介绍基于OpenCV的图像处理与人脸识别系统的开发过程。

二、图像处理基础在进行人脸识别系统开发之前，首先需要对图像进行处理。

图像处理是指对数字图像进行各种操作以获取所需信息或改善图像质量的过程。

常见的图像处理操作包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。

在OpenCV中，可以通过简单的代码实现这些基本的图像处理操作。

三、人脸检测人脸检测是人脸识别系统中的重要环节，它通过对输入图像进行分析和处理，找到图像中所有人脸的位置和大小。

OpenCV提供了Haar级联分类器和深度学习模型等多种方法来实现人脸检测。

Haar级联分类器是一种基于机器学习的方法，通过训练得到一个能够检测出人脸的模型。

而深度学习模型则可以通过神经网络对人脸进行更准确的检测。

四、特征提取在进行人脸识别之前，需要对人脸进行特征提取。

特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性的特征，用于区分不同的对象或者个体。

在人脸识别系统中，常用的特征包括LBP（Local Binary Patterns）、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。

这些特征可以通过OpenCV提供的函数进行提取和计算。

五、人脸识别人脸识别是指通过对比已知人脸特征和待识别人脸特征之间的相似度来确定身份信息。

在OpenCV中，可以使用LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法、Eigenfaces算法、Fisherfaces算法等来实现人脸识别。

这些算法都可以通过OpenCV库方便地调用和使用。

六、系统集成与优化在完成人脸检测和识别算法之后，需要将其集成到一个完整的系统中，并进行优化以提高系统性能和准确率。

基于opencv的人脸识别程序-代码详解

#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#ifdef _EiC#define WIN32#endifstatic CvMemStorage* storage = 0;static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;void detect_and_draw( IplImage* image );const char* cascade_name ="haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器int main( int argc, char** argv ){CvCapture* capture = 0;IplImage *frame, *frame_copy = 0;int optlen = strlen("--cascade=");const char* input_name;if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ){cascade_name = argv[1] + optlen;input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0;}else{cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0;}cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下{fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" );fprintf( stderr,"Usage: facedetect --cascade=\"<cascade_path>\" [filename|camera_index]\n" );return -1;}storage = cvCreateMemStorage(0);capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );//读取摄像头if(!capture)//如果没有摄像头读取视频文件capture = cvCaptureFromA VI("检测.avi");cvNamedWindow( "result", 1);//创建窗口if( capture ){for(;;){if( !cvGrabFrame( capture ))//从摄像头中抓取帧break;frame = cvRetrieveFrame( capture );//读取上边抓取的帧if( !frame )break;if( !frame_copy )frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );if( frame->origin == IPL_ORIGIN_TL )cvCopy( frame, frame_copy, 0 );elsecvFlip( frame, frame_copy, 0 );detect_and_draw( frame_copy );if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )break;}cvReleaseImage( &frame_copy );cvReleaseCapture( &capture );}else//没检测到视频文件或者摄像头{const char* filename = (char*)"检测.jpg";//读图片IplImage* image = cvLoadImage( filename, 1 );if( image ){detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );}else{FILE* f = fopen( filename, "rt" );if( f ){char buf[1000+1];while( fgets( buf, 1000, f ) ){int len = (int)strlen(buf);while( len > 0 && isspace(buf[len-1]) )len--;buf[len] = '\0';image = cvLoadImage( buf, 1 );if( image ){detect_and_draw( image );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &image );}}fclose(f);}}}cvDestroyWindow("result");return 0;}void detect_and_draw( IplImage* img ){static CvScalar colors[] ={{{0,0,255}},{{0,128,255}},{{0,255,255}},{{0,255,0}},{{255,128,0}},{{255,255,0}},{{255,0,0}},{{255,0,255}}};double scale = 1.3;IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 );IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale),cvRound (img->height/scale)),8, 1 );int i;cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR );cvEqualizeHist( small_img, small_img );cvClearMemStorage( storage );if( cascade ){double t = (double)cvGetTickCount();CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/,cvSize(30, 30) );//检测人脸返回矩形人脸t = (double)cvGetTickCount() - t;printf( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) );for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ )//找到矩形中心，把矩形转化为圆形{CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i );CvPoint center;int radius;center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 );}}cvShowImage( "result", img );cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &small_img );}OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。

基于opencv的人脸检测界面开发

摘要人脸检测（Face Detection）是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。

它可以检测出面部特征，并忽略诸如建筑物、身体和其他任何东西。

人脸检测技术不仅仅是人脸跟踪、人脸识别、表情识别等技术的重要条件，同时在人机交互、模式识别、视频检索、智能监控等领域也引起了广泛的重视。

在通过对人脸检测相关知识进行学习的基础上，本文首先对国内外的人脸检测发展进行了相关分析，阐述了本课题的研究背景及意义；第二章介绍基于Opencv实现人脸检测的相关方法和检测原理；第三章指出了基于QT平台，人脸检测界面如何开发，需要用到的相关技术知识和操作流程。

第四章设计了基于opencv的人脸检测程序，采用了QT开发工具并结合opencv技术对程序界面进行设计实现。

关键词：人脸检测；QT开发；Opencv；AbstractFace detection is a computer technology that identifies human faces in digital images. It can detect facial features and ignore something like buildings,bodies and any other things.Face detection technology is not just an important condition for face recognition, also attracting wide attention in the human-computer interaction, pattern recognition, video retrieval, intelligent monitoring and other fields.Firstly in this paper, through the study of relevant technology of face detection recognition, and face detection to identify relevant experience in the domestic and abroad are analyzed,indicating the background and the significance of the topic.Based on opencv,the second chapter introduces how to realize the design.Then the third chapter points out how to develop face detection’s interface based on the QT platform; The fourth chapter based on opencv face detection procedures, using opencv, the QT development tools,achieve the design.Key Words：Face detection; QT development; Opencv;目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1 课题背景及意义 (1)1.1.1 课题的背景 (1)1.1.2 课题的意义 (1)1.2 人脸检测的发展现状 (1)1.2.1 国内外现状 (1)1.2.2 研究难点 (2)1.3 本文安排 (2)1.4 本章小结 (2)2 Opencv与人脸检测 (3)2.1 人脸检测的方法 (3)2.1.1 几何特征法 (3)2.1.2 特征脸法 (3)2.1.3 弹性图匹配法 (5)2.1.4 神经网络法 (5)2.2 Opencv的应用领域 (5)2.3 Opencv的基本结构 (6)2.4 Opencv检测原理 (6)2.5 本章小结 (6)3 QT平台人脸检测界面的开发 (7)3.1 QT 的简介 (7)3.2 QT平台的搭建 (8)3.2.1 构建QT应用程序的流程 (8)3.2.2 编译QT应用程序的方法 (10)3.3 开发QT程序的基本流程 (11)3.4 本章小结 (13)4 人脸检测的实现 (14)4.1 通过Cmake编译Opencv (14)4.2 配置Qt Creator的Opencv开发环境 (16)4.3 人脸检测的实验过程 (17)4.4 本章小结 (20)5 总结与展望 (21)参考文献 (22)附录人脸检测源程序 (23)1 绪论1.1 课题背景及意义1.1.1 课题的背景人脸检测早期的时候是用来检测人脸中特征点之间的距离、比例等参数作为特征数据参数,建立具备半自动化的人脸检测程式。

基于OpenCV的人脸识别技术研究与实现(C语言)

基于OpenCV的人脸识别技术研究与实现（C语言）一、引言人脸识别技术是近年来备受关注的领域之一，随着计算机视觉和人工智能的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

本文将重点介绍基于OpenCV库的人脸识别技术研究与实现，使用C语言进行编程实现。

二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

它支持多种编程语言，包括C++、Python等。

在本文中，我们将使用C语言结合OpenCV库来实现人脸识别技术。

三、人脸检测人脸检测是人脸识别技术的第一步，通过检测输入图像中的人脸位置来进行后续的识别工作。

OpenCV提供了Haar级联分类器来进行人脸检测，我们可以利用该分类器来实现简单而有效的人脸检测功能。

四、人脸特征提取在进行人脸识别之前，需要对检测到的人脸进行特征提取。

常用的方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

通过提取人脸的特征向量，可以将其表示为一个高维向量，便于后续的比对和识别。

五、人脸识别算法在得到人脸特征向量后，我们可以使用不同的算法来进行人脸识别。

常见的算法包括最近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和深度学习方法等。

这些算法可以根据实际需求选择合适的模型进行训练和测试。

六、实验设计与实现在本节中，我们将介绍如何使用OpenCV库和C语言来实现基于人脸识别技术的实验。

首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集，并对数据集进行预处理和特征提取。

然后，我们可以选择合适的算法模型进行训练，并对测试数据集进行验证和评估。

七、实验结果与分析通过实验我们可以得到不同算法在人脸识别任务上的表现结果，并对比它们的准确率、召回率等指标。

通过分析实验结果，可以帮助我们选择最适合当前任务需求的人脸识别算法，并对其性能进行优化和改进。

八、应用与展望人脸识别技术在安防监控、人机交互、身份认证等领域有着广泛的应用前景。

未来随着技术的不断发展，人脸识别技术将会变得更加智能化和便捷化，为社会生活带来更多便利。

《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文

《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。

人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。

本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。

二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。

2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。

3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。

三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。

通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。

四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。

同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。

2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。

3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。

4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。

根据设定的阈值，判断是否为同一人。

五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。

2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。

3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。

六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。

采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。

2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。

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摘要人脸检测（Face Detection）是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。

它可以检测出面部特征，并忽略诸如建筑物、身体和其他任何东西。

第四章设计了基于opencv的人脸检测程序，采用了QT开发工具并结合opencv技术对程序界面进行设计实现。

而早期检测有两个主要研究:基于几何绘制任何脸型之间的距离和角度,以及一些容貌上,眼角、嘴角、鼻尖和部位构成平面拓扑;其次,模板方法模式和利用电脑图像细微的相关性来实现检测功能。

在1993年Berto对两类方法进行对分分析后发现,模板匹配法和几何特征方法中前者较为优秀[1]。

对人脸的特征提取与识别可看成是一个3D物体的2D投影图像进行匹配。

而人脸实际是个非刚性模型，在不同情况下可能存在一定的弹性形变,如表情、姿势位创造变化与模型检测问题相似。

环境因素对提取某种特征识别和有效的。

例如,在不同照明条件下的个人特征也可能发生一些变化。

因此在个人特征提取和识别图像识别前将进行某些预处理(标准化)。

删除背景,服装及冗余无用甚至有干扰到位置和校准目标灰度可以提高脸部检测效率,面部检测准确率得以提升。

1.1.2 课题的意义研究人脸检测在理论和技术上都有重要的意义：一是可以推进对人类视觉系统的认识；二是需要满足人工智能的应用。

使用面部检测技术，建立人脸自动检测系统，利用计算机实现自动检测人脸图像具有广泛的应用领域。

与其他作为标志识别的方法（如指纹，虹膜，和检测等）相比具有以下优点[2]：①不显眼，图像采集接口需要检测没有身体接触的人，你不能打扰检测人类；②成本低，安装方便，只需使用面部识别系统内置的摄像头，摄像设备可以是普通摄像头，数码相机和手机，对用户没有特殊安装要求；③无需人工干预，整个识别过程不要求用户主动参，计算机可以自动通过预先用户设置。

由于具有以上优点，近几年来，人脸识别技术引起了越来越多科研人员的关注。

1.2 人脸检测的发展现状1.2.1 国内外现状随着图像处理、生物特征、模式识别和各种分类算法等技术的发展而逐步的完善，为我们的生活和工作带来各种各样的便利和安全。

近年来，反国内和国际恐怖主义，国家安全和社会稳定的需求，世界各国都加大了对安全，生物验证和识别领域的重视。

美国军方研究机构建立人脸检测算法FERET评估标准，统一各种人脸检测和识别标准[3]。

国内在人脸自动识别技术研究相对起步较晚，开始于上世纪90年代末。

有国家自然科学基金会、863计划，还有许多当地的大学，研究机构和IT企业都建立了人脸检测研究小组。

主要研究机构有:上海交通大学、西北大学、西安交通大学、同济大学、复旦大学、南京理工大学、南京大学、北京工业大学、武汉大学、华中科技大学、微软亚洲研究院、上海银晨智能识别科技有限公司等[4]。

他们在人脸检测、与特征抽取和人脸检测算法等做了大量有意义的工作，也积累了丰富的经验。

我国在此领域的研究和相关系统的开发正进一步跻身世界先进行列。

1.2.2 研究难点人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有两方面，一方面是由于人脸内在的变化所引起：人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的面目特征如眼、嘴的张闭等；人脸有无遮挡遮挡，如眼镜、头发以及其它外部物体等。

另外由于外在条件变化所引起：由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转，其中深度旋转影响较大；光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等。

图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离，图像获得的途径等等[5]。

1.3 本文安排本文一共有五个章节。

第一章为绪论介绍课题背景及意义，并对人脸检测的发展现状进行分析。

第二章介绍Opencv与人脸检测内容。

第三章介绍QT平台人脸检测界面的开发需要用到的相关技术。

第四章介绍人脸检测的实现。

第五章是总结与展望。

1.4 本文小结本章是绪论，主要内容包括课题研究背景及意义以及人脸检测的发展现状。

2 Opencv 与人脸检测2.1 人脸检测的方法高精度的检测工作一般需要复杂的处理过程，如将图象映射到表面，恢复为三维模型，进行模型匹配等，但基于二维的图象处理也可进行人脸检测，下面介绍常用的几种方法。

2.1.1 几何特征法很多人采用几何特征法。

例如：一些常见的几何特征，例如人脸形状的局部特性有眼睛，鼻子，嘴等，并在该面的分布函数的面部特征有几何特性。

基于检测这些几何特征，鉴定特征向量之间的对应关系，通过欧几里得距离的识别是最常用的方法。

眼睛，鼻子，嘴，下巴，不同之处是由于各种形状、尺寸和这些组件的结构，所以通过对形状和结构之间的几何描述，可以作为检测的重要特征。

几何特征通常通过提取人眼，口，鼻和其它重要的特征点的位置作为分类功能的重要器官[6]。

基于少量的存储器几何特征的检测方法也有一些问题：①提取物防抖更为困难；②改变可能剧烈；③导致一些信息丢失，适合于粗略的分类。

一种方法是处理一组独立的小模型，如眼睛，嘴巴，鼻子，眉毛和下巴。

这些模型必须用于获得每个特征的轮廓，而基于边缘检测的传统方法很难获得一个连续的上边缘。

为此，提取特征弹性的方法有其独特的优势。

在灵活识别设计特征的形状的基础上，可调节的参数。

为了找到这组参数，需要使用图像的边缘，先用来设计一个高峰，山谷的形状及强度的信息和能量。

当能量达到最小，这组对应的最适合的形状模型的形状特征参数调节能量减小。

其基本思路是：设计一个可调节的部件模型（即变形模型，如图2-1所示），能量通过调整模型参数定义，使得能量函数最小化，然后将模型参数作为一个实体的几何特性[7]。

ac图2-1可变形模板方法的眼模型 2.1.2 特征脸法这种方法的原理是LDA （Principal Component Analysis 主分量分析法）用于特征选择和降低图象维数，是一种通用方法。

因此可以用K-L 变换获取其正交K-L 基底，对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，因此，又称之为特征脸，得到人脸重要特征之后，要对其进行主成份分析，其具体的算法思想如下[8]：若抽样参加训练的人脸图像有M 张，每张图像的维数是N*N,则可以分别表示为：x1、x2、x3、…、x M ,那么平均脸可以表示为：1/(12)i F M x i M ==∑、（2-1）每张人脸和平均人脸的距离可以表示为：i i d x F =-（2-2）假设矩阵A={d1，d2，d2，…，d M},特征脸需要做的就是找出矩阵 AA T 的前Z 个较大特征值中的特征向量，但AA T 是一个N 2*N 2维的大矩阵，求这个矩阵的特征值的计算量是很大的。