基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现毕业设计说明书
基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现
分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。
本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。
针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。
人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。
针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。
基于OpenCV的人脸检测与识别系统
相积分 技术探测有效光谱信 号 ， 并 将 光 信 字 信 号并 输 出。 在示例方案中 ， 设为 探 测 到 行数字信 号处理并输出。 对 应 的 光谱 信号 ， 则输 出低 电平 。 输 出的 数
系 统 包 括 对 其 照 射 以 产 生 光 谱 信 号 的 号 转 换 为 电信 号 。 在步骤４ 中， 对 电 信 号 进 对 应 的 光谱 信号 ， 则输 出高 电平 ， 若 探 测 到
元 压 制 基 频激 光 ， 得 到有 效 光 谱 信 号 。 在步 技 术 是 现 有 技 术 ， 在 此 不再 赘 述 。 之后 ， 数
检测系统 的基 本原理 、 检 测 方 法 及 设 骤 ３ 中， 光 谱锁 相 探 测 单元 采 用 相 干 累加 锁 字 信号 处理 和 输 出 单 元 将 电信 号 转 换 为 数 备 基 本 结 构 创 新
激 光 器产 生 ， 例 如 ＰＮ结 边 缘 发 射 激 光 器 ，
基 频 激 光 光 源 产 生 高 稳 定 激 光 照射 到 转 换 光 谱 信 号 。 基 频 激 光 光 源 采 用 半 导 体
参考文献
学检 测 器研 究 ［ Ｊ ］ ． 光电子 ・ 激 光， ２ ０ ０ ４
（ ５ ） ．
在本项 目中， 通过 基 频 激 光 光 源 照 射 被 测 材 料 产生 光 谱 信 号 ， 光 谱 分 离 单 元 甄
光 栅 甄 选 光 的效 率 比较 低 ， 并且 ， 一 般 探 测 选 出 有 效 光谱 信 号 ， 光 谱 锁 相 探 测 器 采 用 相 干 累 加 锁 相 积 分 技 术 ， 对 上 转 换 或 下 转
士２ ０ ｎ ｍ或 ８ ８ ０ ｎ ｍ ±２ ０ ｎ ｍ的激 光 ， 也 可以采 用其 它 波 长 的 激 光 。 激 光 可 以 直 接 照射 到
基于OpenCV的人脸识别技术实现
基于OpenCV的人脸识别技术实现近年来，随着人工智能的发展，人脸识别技术逐渐成为热门领域。
作为一种高级的计算机视觉技术，在很多领域都得到了广泛的应用，比如安防、金融、教育等等。
在这些领域中，人脸识别的应用不仅可以提高效率，还可以提升安全性，同时也能够降低人类的工作负担。
OpenCV是一种开源计算机视觉库，它提供了很多常用的图像处理和计算机视觉算法，比如图像滤波、特征提取、目标跟踪等等。
在OpenCV中，人脸识别也是一种常用的功能，通常采用人脸检测和人脸识别两个步骤来实现。
首先，在人脸识别的过程中，人脸检测是必不可少的一步。
OpenCV提供的基于Haar特征的人脸检测算法可以帮助我们快速准确地检测到图像中的人脸。
这个算法基于一系列的Haar特征来分析图像中的人脸区域，首先会构建一个分类器，然后使用这个分类器来检测每一个图像区域是否为人脸。
最终，我们可以得到一个矩形框，将其框住的区域即为人脸。
其次，在人脸检测完成之后，就可以进行人脸识别的工作了。
OpenCV提供的人脸识别功能通常基于机器学习算法，比如基于主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)的算法。
其中，PCA算法是最常用的一种算法，它可以将高维的人脸数据降低到低维空间中，并将其转换为一组特征向量。
然后，我们可以将这些特征向量作为训练数据，建立一个分类器。
当新的人脸图像输入时，我们可以将其转化为相同的特征向量，并通过分类器输出该图像所属的人物。
总的来说，基于OpenCV的人脸识别技术具有以下优点：1. 准确度高：OpenCV提供的人脸检测算法和人脸识别算法都可以实现高精度的人脸识别效果。
2. 稳定性强：OpenCV的人脸检测和人脸识别功能在不同环境下都可以保持稳定性和鲁棒性。
3. 易于使用：OpenCV的人脸识别算法使用方便，可以快速实现人脸识别功能。
4. 开放源代码：OpenCV是开源的计算机视觉库，因此可以为研究者和开发者提供更大的自由，促进技术的发展和创新。
基于 opencv 的人脸识别系统的设计与实现代码大全
题目基于opencv的人脸识别系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容（1）工作的主要描述基于OPENCV的人脸识别系统应用非常广泛，人脸识别技术现已经日趋成熟，且现在都具有高可靠性，高识别率等特点，本系统通过在网上搜集不同人脸的数据集导入程序进行训练，经过特征提取和分类器分类最终实现人脸识别的功能。
（2）系统流程图┆1．2题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：笔记本pc端（2）软件环境：python pycharm1．3数据集描述该数据集分为五个人的人脸，分别是白敬亭，姜文，彭于晏，章子怡，赵丽颖。
每个人有100张图片，均为人脸正面彩色图片且图片的像素值不同。
1．4特征提取过程描述对图片进行特征的提取，根据以下的步骤进行获取：(1)先进行标记人眼，来获取两眼的距离。
(2)通过一些算法来获取眼睛的角度。
(3)对眼睛、嘴巴和鼻子的标记。
(4)将各个特征提取出来后，通过一个矩形框来标记。
在对图片的所有特征进行标记提取后，将标记的数据及特征值进过计算处理后存入本地数据库中。
本系统采用opencv库中自带的Haar级联模块进行特征提取，在多个xml文件中，选择默认的人脸检测器。
haarcascade_frontalface_default.xml1．5分类过程描述LBPH（Local Binary Pattern Histogram）将检测到的人脸分为小单元，并将其与模型中的对应单元进行比较，对每个区域的匹配值产生一个直方图。
由于这种方法的灵活性，LBPH是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。
调整后的区域中调用predict()函数，该函数返回两个元素的数组：第一个元素是所识别个体的标签，第二个是置信度评分。
所有的算法都有一个置信度评分阈值，置信度评分用来衡量所识别人脸与原模型的差距，0表示完全匹配。
可能有时不想保留所有的识别结果，则需要进一步处理，因此可用自己的算法来估算识别的置信度评分。
基于OPENCV的人脸检测系统设计
关键词： 人脸检测；人脸识别；Adaboost 算法；OpenCV
Abstract: Face detection is a core of face recognition technology, produced a lot of algorithms in recent years, this paper briefly analyzes the Adaboost algorithm and face detection in Visual Studio 2013 is introduced a MFC application of face detection system on the use of Visual c + + based on OpenCV 3.0 designed, the system main functions is to detect and capture faces for any image.
人脸检测(Face Detection)是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对 其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态。 人脸检测问题最初来源于上个世纪六、七十年代的人脸识别(FaceRecognition)， 随着计算机网络传输、监控及视频分析在社会上不断的兴起，人脸识别成为最有 潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般图像 具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始成为人脸信息 处理中的一项关键技术,人脸检测近年来成为模式识别与计算机视觉领域内一项 受到普遍重视、研究十分活跃的课题。如今，人脸检测的应用背景已经远远超出 了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有 着重要的应用价值。
人脸检测与裁剪系统的设计与实现
四川师范大学本科毕业设计人脸检测与裁剪系统的设计与实现学生姓名院系名称计算机科学学院专业名称软件工程班级学号指导教师完成时间2016年 5 月 10 日人脸检测与裁剪系统的设计与实现内容摘要：本设计旨在开发一个从静态图像中检测人脸及对检测到的人脸图像进行归一化的软件系统，具体内容包括：1.学习OpenCV库函数的调用和内在原理及相关编程环境，掌握使用该库的库函数和接口。
在学习过程中了解人脸图像归一化的目和归一化的主要内容与方法。
制定了本设计采用的归一化方案，编程实现归一化算法，实现一个基于OpenCV 的人脸检测和图像归一化系统。
2.研究了人脸检测原理和算法，学习了OpenCV内部封装的人脸人眼检测的算法原理。
自己编程实现了一种基于人类皮肤颜色特征的人脸检测算法并对人眼检测方法中的灰度投影法进行了学习和改进。
实现了手动定位人眼在图像中的位置，然后根据双眼位置进行人脸图像旋转和裁剪的归一化方法。
3.本文首先概述人脸检测研究背景、人脸检测的必要性、现状及发展趋势。
然后介绍了OpenCV人脸检测算法和肤色人脸检测算法的原理和数学模型。
之后对本设计实现的人脸检测和裁剪系统的总体设计方案和详细设计方案进行了论述。
最后利用KNN最近邻分类器，对归一化前后的人脸图像进行了人脸识别实验。
实验结果显示，利用本系统可以有效地进行人脸检测和归一化，归一化步骤可以提高人脸识别率。
关键词：OpenCV人脸检测肤色人眼检测人脸归一化The design and implementation of face detection andcutting systemAbstract: This paper aims at develop a face detection and a normalization system.1.Learning The OpenCV (an open computer vision library) and the programming environment,mastering the library’s functions and interface. Get the purpose of normalizing and learn some important method and algorithm.A scheme about the implement on this system should be made.Then implement the detection system base on OpenCV library,and finish a normalization algorithm by myself.2.I learn some internal encapsulation based on OpenCV by researching same face detection algorithm of OpenCV.During the study I earned the important of face Detection.So I plan to implement one detection algorithm base on skin color and improve the human eye Location method named3.gray-level projection method.The manual positioning of the human eye position was completed, and then rotating and cutting according to the binocular location.4.First of all I will give a brief describe the history ,present situation and the trend of face detection in the future In the paper .Then the principle and mathematical model of two kinds of face detection algorithms based on OpenCV and skin color must be explained.After that this paper talk about the overall design of the system design and detail design of this system.Finally,use the nearest neighbor classifier,recognize the before and after normalized face image.the experiment proves that the after normalized face recognition rate higher than the other one.Key words: OpenCV face detection skin color eye Location normalization目录1概述 (1)1.1研究目的和意义 (1)1.2研究背景 (1)1.2.1国内现状 (1)1.2.2国外现状 (1)1.3文章的结构 (2)2预备知识及原理说明 (2)2.1人脸检测定义 (3)2.2人脸特点和人脸开检测的意义 (3)2.2.1人脸的自然特性 (3)2.2.2进行人脸检测与裁剪必要性 (3)2.3一些常用的人脸检测技术 (4)2.3.1基于显性特征人脸检测 (4)2.3.2基于隐式特征人脸检测 (4)2.4本章小结 (5)3 XFace系统总体设计 (5)3.1 XFace系统设计 (5)3.1.1 XFace系统框图 (5)3.2功能说明 (5)3.2.1读取显示文件 (5)3.2.2人脸检测 (6)3.2.3检测结果归一化 (6)3.2.4归一化结果保存 (6)3.3本章小结 (6)4 XFace系统详细设计 (6)4.1 XFace系统总体设计 (6)4.1.1 XFace系统流程 (6)4.1.2 XFace系统的功能模块 (7)4.2 XFace系统算法详细描述 (8)4.2.1 OpenCV人脸检测法详细描述 (8)4.2.2肤色检测模型详细描述 (12)4.2.3归一化算法详细描述 (14)4.3 XFace系统详细设计 (18)4.3.1 XFace系统关键类 (18)4.3.2 XFace系统重要数据结构 (19)4.4章小结 (20)5 XFace系统实现 (20)5.1 OpenCV人脸检测模块实现 (20)5.1.1 EmguCV概述 (20)5.1.2 EmguCV封装OpenCV (20)5.1.3 EmguCV安装 (22)5.1.4 OpenCV人脸定位 (22)5.2 肤色人脸检测模块实现 (23)5.2.1 二值化图像得到人脸候选区 (23)5.2.2 候选肤色区域筛选 (24)5.3 归一化实现 (24)5.3.1 灰度投影法定位人眼 (24)5.3.2 旋转人脸图像 (26)5.3.3 裁剪归一化。
基于opencv的人脸识别设计方案
基于opencv的人脸识别设计方案人脸识别技术凭借其高度的准确性和便捷性在各个领域得到广泛应用。
本文基于OpenCV库，旨在探讨一种高效可靠的人脸识别设计方案。
我们将介绍算法原理、数据预处理、特征提取和识别模型的构建等关键步骤，以及应用案例和未来发展的前景。
一、算法原理人脸识别技术的核心是将人脸图像转化为能够唯一标识该人脸的数值特征。
OpenCV是一种强大的图像处理库，提供了多种人脸识别算法，如Haar级联、人脸关键点检测、人脸特征匹配等。
我们可以根据具体需求选择合适的算法进行实现。
二、数据预处理在进行人脸识别之前，首先需要对图像数据进行预处理，以提高识别的准确性。
预处理的关键步骤包括图像裁剪、图像增强和图像归一化。
通过合理地调整图像的大小、对比度和亮度，可以减少图像中的噪声信息，提升后续处理的稳定性。
三、特征提取特征提取是人脸识别过程中最关键的一步，它将人脸图像转化为具有区分度的特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
我们可以根据实际需求选择适合的特征提取算法，并对其参数进行优化。
四、识别模型构建在得到人脸图像的特征向量后，我们需要构建一个识别模型以实现人脸的分类与识别。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、k最近邻（k-NN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型的选择取决于人脸识别的具体要求，如准确性、实时性和资源消耗等。
五、应用案例基于OpenCV的人脸识别技术已经应用于各个领域。
在安全领域，人脸识别被广泛用于门禁系统、刷脸支付和人证比对等。
在医疗领域，人脸识别可以辅助自动推送医疗记录和提供个性化护理。
在教育领域，人脸识别可用于学生考勤和校园安全管理等方面。
六、未来发展前景随着人工智能和计算机视觉的不断发展，基于OpenCV的人脸识别技术有着广阔的应用前景。
未来，我们可以期待更加精确和高效的人脸识别算法的不断出现。
同时，人脸识别技术还可以与其他技术结合，如活体检测和情感识别等，进一步提升系统的安全性和智能化水平。
基于OpenCV的人脸识别设计与实现
信18与电16China Computer & Communication 软件打茨与龛用2020年第16期基于OpenCV 的人脸识别设计与实现杨峰1"唐华1"毛旳1袁勇1,2,3刘文1,2,3（1.新疆工程学院轨道交通系，新疆乌鲁木齐830000; 2.新疆畅森数据科技有限公司，新疆乌鲁木齐830000; 3.新疆工程学院数字矿山与数据工程联合实验室，新疆乌鲁木齐830000 ）摘 要：人脸识别作为一种发展迅猛的生物特征识别技术，被广泛应用于安防、信息识别等多种领域，通常一套商 用的人脸识别系统价格昂贵而且搭建困难.针对这个问题，本文立足实用和廉价的思想，开发一套能够快速在树莓派中 搭建的人脸识别系统.该系统基于OpenCV 库，采用人脸级联分类器和LPBH 算法，并设计所对应阶段的逻辑框架，最后 结合逻辑框架运用Python 语言编写并验证本文设计的人脸识别系统。
关键词：人脸识别；OpenCV;人脸级联分类器；LPBH 识别算法中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 （2020） 16-108-03Design and Implementation of Face Recognition Based on OpenCVYang Feng 1,3, Tang Hua 1,3, Mao Yun 1, Yuan Yong 1,2,3, Liu Wen 1,2,3(1・ Department of Rail Transit, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi Xinjiang 830000, China; 2. Xinjiang Changsen Data Technology Co., Ltd., Urumqi Xinjiang 830000, China; 3. Joint Laboratory of Digital Mining and Data Engineering, Xinjiang Instituteof Engineering, Urumqi Xinjiang 830000, China)Abstract: As a rapid development of biometric recognition technology, face recognition is widely used in many fields, such as security, information recognition and so on. In order to solve this problem, based on the practical and cheap idea, this paper develops a set of real-time face recognition system in raspberry pie. The system is based on OpenCV library, adopts face cascade classifier and lpbh algorithm, and designs the corresponding logical framework. Finally, it uses Python language to compile and verify the face recognition system designed in this paper.Key words: face recognition; OpenCV; face cascade classifier; LPBH recognition algorith0引言人脸是生物特征中表现最为明显与自然的人脸识别 系统比起其他的生物特征识别系统具有更高的可接受性和便 捷性，并且作为非接触性的识别系统在特定的情况中隐蔽性 更强。
基于深度学习的人脸检测和识别系统设计与实现
基于深度学习的人脸检测和识别系统设计与实现人脸检测和识别技术是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用。
通过对输入图像进行处理和分析，该技术能够准确地检测和识别图像中的人脸，为人脸识别、人脸验证、人脸聚类等应用提供支持。
本文将重点介绍基于深度学习的人脸检测和识别系统的设计与实现方法。
一、人脸检测技术的设计与实现1. 数据集准备在设计人脸检测系统之前，需要准备一个包含人脸和非人脸图像的数据集。
为了获得准确的检测结果，应该尽量选择具有不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并加入一定数量的非人脸图像作为负样本。
2. 深度学习模型选择当前，深度学习在人脸检测领域表现出色。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等。
根据实际需求，选择适合的深度学习模型进行人脸检测器的设计。
3. 数据预处理在输入图像进行模型训练之前，需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括图像缩放、图像增强、数据增强等。
通过这些预处理方法可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
4. 模型训练与优化在准备好数据集并完成预处理后，可以开始模型的训练与优化。
训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法，并进行迭代优化，使模型在训练集上达到较好的效果。
5. 模型评估与部署在模型训练完成后，需要对其进行评估。
评估指标主要包括准确率、召回率、精确率等。
通过评估结果可以对模型的性能进行分析，并进行进一步优化。
最后，将训练好的模型部署到实际应用中，完成人脸检测系统的设计与实现。
二、人脸识别技术的设计与实现1. 数据集准备在设计人脸识别系统之前，同样需要准备一个包含不同人脸图像的数据集。
为了提高识别准确度，建议选择具有多种表情、光照条件和遮挡情况的人脸图像，并在数据库中为每张人脸图像提供相应的标签。
2. 人脸特征提取人脸识别的关键是提取人脸图像中的特征信息，常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）、主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）等。
人脸识别毕业设计
人脸识别毕业设计人脸识别技术是一种基于人脸图像或视频进行自动化人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配等一系列相关技术的应用。
近年来，随着计算机视觉和模式识别的研究进展以及人脸图像采集设备的普及，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，如安全监控、生物识别、身份验证等。
本文将介绍一个基于人脸识别的毕业设计项目。
本设计旨在开发一个能够实时识别和匹配人脸的系统，以提高安全控制系统的效率和准确性。
1.研究背景和意义以往的安全控制系统主要依靠传统的用户验证方式，如密码、卡片等，但这些方式存在着安全性不高、易被伪造等问题。
因此，使用人脸识别技术来代替传统的验证方式，具有更高的安全性和准确性。
2.系统设计本设计将采用以下几个模块：- 人脸检测模块：使用人脸检测算法，如Haar特征检测或基于深度学习的卷积神经网络，来实时检测摄像头捕获到的人脸。
-人脸特征提取模块：提取人脸图像中的特征点或特征向量，用于人脸的唯一性识别。
-人脸匹配模块：使用特定的匹配算法（如欧氏距离或余弦相似度）将识别到的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，以确定身份。
3.数据采集和预处理为了训练和测试系统，需要收集一组具有代表性的人脸图像，并对其进行预处理，包括图像裁剪、尺寸调整和灰度化等。
同时还需要对这些图像进行标记，以便用于训练和验证。
4.系统实现本设计将使用Python编程语言和OpenCV库进行系统开发。
利用OpenCV提供的人脸检测、人脸识别和图像处理功能，结合Python的编程能力，实现上述模块的功能。
5.系统测试与评估在系统实现完成后，需要对其进行准确性和可靠性的测试与评估。
测试可以涉及以下方面：-人脸检测的准确性和实时性；-人脸特征提取的准确性和唯一性；-人脸匹配的准确性和鲁棒性。
6.结果与讨论根据测试和评估结果，对系统的准确性和可靠性进行分析和讨论。
讨论可以包括以下内容：-目前所实现的系统在人脸识别方面的优点和不足；-可能的改进和优化措施。
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毕业设计说明书 基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现 黄河科技学院毕业设计说明书 第 II 页
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：
使用授权说明 本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名： 日 期： 黄河科技学院毕业设计说明书 第 III 页
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名： 日期： 年 月 日
学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。
作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 黄河科技学院毕业设计说明书 第 IV 页
基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现
摘 要 目前，人脸检测定位和跟踪已经成为计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究课题之一，在身份验证、信息安全、电子商务、基于内容的图像与视频检索、视频监控、智能人机交互、可视通信、虚拟现实、公安档案管理等很多方面都有着重要的应用价值。 人脸检测是人脸识别的首要环节，目的就是将人脸从图像背景中检测出来，是人脸识别、视频跟踪及人脸图像压缩等应用中的重要环节。由于受图像背景、亮度变化及人的头部姿势等因素的影响，使得人脸检测成为一项复杂的、具有挑战性的研究课题。 本文首先阐述了人脸检测技术的基本概念，对人脸检测领域的发展状况做了简要的介绍，然后对现有的各种人脸检测算法和技术做了深入的研究和讨论，并介绍了Intel开源计算机视觉库OpenCV及其在VC++6.0下的配置方法，最后采用AdaBoost学习算法实现了基本的人脸检测，以及视频中的人脸检测、摄像头监控检测等功能。实验表明本文研究的人脸检测方法具有检测速度快、精度高、实时性好的特点，具有一定的理论价值与实用价值。 本文研究了基于Adaboost的人脸检测算法之后，发现虽然它具有具有很强的实时性，但当采样照片的背景色彩较为复杂或者光照较强时，该方法容易在周围环境景物中识别到错误的”人脸”，人脸检测率，错检率等指标不是很理想。
关键词：OpenCV，人脸检测及追踪，AdaBoost算法，Haar特征 黄河科技学院毕业设计说明书 第 V 页
Design and implementation of face detection system based on OpenCV Author: Chen Jiang Ying Tutor:Wang Hong Yong
Abstract
Currently, human face detection and tracking has become 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 commerce,content-based image and video retrieval,video surveillance,intelligent human-machine interaction, visual communication, 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 compression, 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 become a complicated 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; 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++6.0; lastly used Adaboost-based 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 real-time,showing a certain degree of theoretical and practical value. After studying the Adaboost-based algorithm of face detection in this paper, we can see that it has the character of real-time, but when the background color of the sample image is relatively complex 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 黄河科技学院毕业设计说明书 第 VI 页
目 录
1 绪论 ........................................................................................................................................ 1 1.1 课题背景及目的 ......................................................................................................... 1 1.2 人脸检测技术概况 ..................................................................................................... 1 1.3课题研究背景及意义 .................................................................................................... 3 1.4人脸检测研究现状 ........................................................................................................ 4 1.5论文研究内容 ................................................................................................................ 5 1.6论文组织结构 ................................................................................................................ 5 1.7本章小结 ........................................................................................................................ 6 2 人脸检测算法综述 ................................................................................................................ 7 2.1基于几何特征的方法 .................................................................................................... 7 2.2基于模板匹配的方法 .................................................................................................... 8 2.3基于统计模型的方法 .................................................................................................... 9 2.4本章小结 ...................................................................................................................... 13 3 OpenCV概述及安装配置方法 ............................................................................................ 14 3.1 OpenCV概述 .............................................................................................................. 14 3.2 OpenCV的安装及在VC++6.0环境下的配置 ......................................................... 16 3.3 本章小结 ..................................................................................................................... 20 4 人脸检测系统设计与实现 .................................................................................................. 21 4.1 系统开发环境 ............................................................................................................. 21 4.2 系统可行性分析 ......................................................................................................... 21 4.3 系统功能需求分析 ..................................................................................................... 22 4.4 系统功能模块实现 ..................................................................................................... 23 4.5 本章小结 ..................................................................................................................... 27 5 系统运行与测试 .................................................................................................................. 28 5.1 系统运行 ..................................................................................................................... 28 5.2 系统测试方案与结果 ................................................................................................. 28