人脸识别系统的设计与开发
智慧人脸识别门禁系统设计方案
智慧人脸识别门禁系统设计方案智慧人脸识别门禁系统是一种利用计算机视觉技术实现门禁控制的系统。
通过对人脸进行识别和比对，可以实现快捷高效的门禁管理。
下面是一个智慧人脸识别门禁系统的设计方案，包括硬件设备和软件系统的设计。
一、硬件设备设计：1. 人脸采集设备：门禁系统需要安装一到多个摄像头，用于采集门口的人脸图像。
摄像头应具有高清晰度和合适的视角，能够在不同环境下获取清晰的人脸图像。
2. 计算设备：门禁系统需要连接一台计算机或嵌入式设备，用于图像处理和人脸识别算法的运行。
计算设备应具有足够的计算能力和存储资源，能够实时处理摄像头采集的图像数据。
3. 门禁设备：门禁系统需要控制一道或多道门的开关，因此需要安装门禁设备，如电子锁、门禁控制器等。
门禁设备应与计算设备进行连接，实现门的自动开关控制。
二、软件系统设计：1. 图像处理：门禁系统需要对采集到的人脸图像进行处理，包括图像增强、人脸检测和人脸识别。
图像增强可以提高图像质量，人脸检测可以定位出图像中的人脸位置，人脸识别可以将人脸与预先存储的人脸数据库进行比对。
2. 数据库管理：门禁系统需要建立一个人脸数据库，用于存储已注册的人脸特征。
数据库管理系统需要支持快速的插入、查询和删除操作，保证门禁系统的高效运行。
3. 回调接口：门禁系统需要提供回调接口，用于与其他系统进行信息交互。
例如，当识别的人脸与数据库中的记录匹配时，可以触发回调接口，通知其他系统开门、记录进出人员等操作。
4. 用户界面：门禁系统需要提供一个用户界面，方便管理员进行系统参数配置和人脸数据管理。
用户界面应具有友好的操作界面和权限管理，可以限制不同人员的操作权限。
三、工作流程：1. 设备安装：安装摄像头、计算设备和门禁设备，进行相关设备的连接和调试。
2. 数据采集：通过摄像头采集门口的人脸图像，并进行图像增强和人脸检测。
3. 特征提取：将检测到的人脸图像进行特征提取，并将提取的特征存储到人脸数据库中。
基于python的人脸识别系统毕业设计
《基于 Python 的人脸识别系统毕业设计》摘要：本毕业设计旨在设计并实现一个基于Python 的人脸识别系统。
通过对人脸识别相关技术的研究与应用，构建了一个具备一定性能的人脸识别模型。
系统采用了先进的图像处理算法和深度学习方法，能够实现对人脸图像的准确识别和分类。
本文详细介绍了系统的设计思路、关键技术、实现过程以及实验结果与分析，展示了该人脸识别系统在实际应用中的潜力和可行性。
一、概述随着科技的不断发展，人脸识别技术在安防、金融、交通等众多领域展现出了巨大的应用价值。
人脸识别系统能够快速、准确地识别人的身份，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
本毕业设计基于Python 编程语言，致力于开发一个具有较高性能的人脸识别系统，以满足实际应用的需求。
二、人脸识别系统的相关技术（一）人脸检测技术人脸检测是人脸识别系统的基础，其目的是在图像或视瓶中检测出人脸的位置和大小。
常用的人脸检测方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于深度学习的方法如卷积神经网络（CNN）具有较高的检测准确率和鲁棒性，在实际应用中得到了广泛的应用。
（二）特征提取技术特征提取是从人脸图像中提取出能够表征人脸身份的特征向量的过程。
传统的特征提取方法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，虽然在一定程度上能够提取特征，但效果有限。
近年来，深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到深层次的人脸特征，具有更好的性能。
（三）人脸识别算法人脸识别算法是将提取的特征向量进行比对和匹配，以确定人脸的身份。
常见的人脸识别算法包括基于欧式距离的算法、基于余弦相似度的算法等。
在本毕业设计中，采用了基于卷积神经网络的人脸识别算法，通过训练模型来学习人脸特征的映射关系。
三、系统的总体设计（一）系统架构本人脸识别系统采用了分层的架构设计，包括数据采集层、图像处理层、特征提取与识别层、用户界面层等。
数据采集层负责获取人脸图像数据；图像处理层对图像进行预处理，如灰度化、归一化等；特征提取与识别层利用训练好的模型进行特征提取和识别；用户界面层提供友好的人机交互界面，方便用户进行操作和管理。
开发一个简单的人脸验证系统：实现人脸识别和身份验证
开发一个简单的人脸验证系统：实现人脸识别和身份验证人脸识别技术在现代社会中已经得到了广泛应用，其可以应用于安全监控、支付认证、考勤管理等众多场景。
本文将介绍一个简单的人脸验证系统，它能够实现人脸识别和身份验证的功能。
人脸验证系统的实现主要包括以下几个步骤：1.人脸图像采集：首先需要采集一定数量的人脸图像作为训练数据。
可以利用摄像头或者从图像库中获取人脸图像。
为了提高系统的准确度，应该尽可能采集不同角度、表情和光照条件下的人脸图像。
2.图像预处理：得到图像后，需要进行一些预处理工作，以提高后续的人脸识别效果。
预处理可以包括图像的对齐、裁剪、尺度归一化等操作。
对齐是指将图像中的人脸区域进行标准化，以便进行后续的特征提取。
3.人脸特征提取：提取人脸图像的特征是实现人脸识别的关键步骤。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
特征提取的目的是将图像中的人脸转化为一个向量，以便进行后续的比对。
4.人脸比对：在该步骤中，将通过比较待验证人脸的特征和已存储在系统中的特征进行匹配比对。
可以采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法来进行比较。
如果待验证人脸的特征与已存储人脸的特征之间的差距小于一定的阈值，则认为验证通过。
5.身份验证：当人脸比对成功后，即认为验证通过，可以进行身份的识别和认证。
可以根据需要，将已存储人脸的特征和用户的身份信息绑定存储，以便在验证通过后进行身份的确认。
6.系统评估和改进：对于人脸验证系统的性能，需要进行实时的评估和改进。
可以采用一些指标来度量系统的准确度和对不同情况的适应性。
如果系统存在误识别或漏识别的情况，可以通过增加训练数据、改进特征提取算法等措施来提升系统的性能。
总的来说，人脸验证系统的实现离不开人脸图像的采集、预处理、特征提取和比对等步骤。
其中，特征提取是人脸验证的核心，通过提取人脸的特征向量进行比对，从而实现人脸识别和身份验证。
系统的性能评估与改进是保证系统性能的关键，只有通过持续的优化和改进，才能提高系统的准确度和稳定性。
基于人脸识别的门禁系统设计与实现
人脸检测与识别
人脸检测算法
包括Haar特征、 HOG特征等
人脸识别算法
包括Eigenfaces、 Fisherfaces、 LBPH等
人脸特征提取
主要的人脸特征提 取方法
LBP特征 HOG特征 PCA特征
特征提取在人脸识 别中的作用
用于提高识别准确率 减少计算复杂度 提高系统性能
人脸识别技术应用
问题2
系统是否支持多种人脸特征识别？
问题3
如何保证系统安全性？
后续工作安排
工作安排1
优化系统性能 完善用户体验
工作安排2
开展用户调研 分析用户需求
工作安排3
增加外部接口 提升系统扩展性
致辞
感谢各位专家学者、领导和同事的聆听和支持。 在门禁系统设计与实现的研究过程中，得到了 大家的帮助和鼓励，特此向大家表示衷心的感 谢。希望我们的研究成果能够为相关领域的发
各模块之间的通信机制 数据传输和处理流程
功能模块设计
用户管理模块
管理用户信息和权 限
记录查询模块
查询门禁记录和统 计分析
权限管理模块
设置用户权限级别 和门禁规则
硬件选型
在门禁系统设计中，选择合适的人脸识别设备 是至关重要的一环。同时，控制器和门禁读卡 器的选型也需根据系统需求和安全性考虑做出
合理选择。
数据库设计
数据库表结构设计
用户信息表 权限表 门禁记录表
数据库操作接口设 计
实现数据的增删改查功能 提供给其他模块调用的接口
总结
通过本章节的设计，可以确保门禁系统具备完善的功能 模块和稳定的硬件设备，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ用户提供高效便捷的门禁服 务。同时，数据库设计的合理性也将为系统的数据管理
基于深度学习的人脸识别门禁系统设计
基于深度学习的人脸识别门禁系统设计人脸识别门禁系统是一种利用深度学习技术识别和验证个体身份的智能门禁系统。
该系统通过采集和分析人脸图像的特征信息来实现高效、快速、准确地辨别人脸图像并进行身份验证。
在安全与便捷性之间取得了很好的平衡。
本文将着重讨论基于深度学习的人脸识别门禁系统的设计思路与关键技术。
一、人脸特征提取技术人脸识别门禁系统的关键步骤是提取人脸图像的特征信息并将其转化为可供系统识别的数字形式。
这一步骤需要借助深度学习的卷积神经网络（CNN）来实现。
CNN可以通过多层卷积与池化操作从人脸图片中提取出更加有针对性的特征，比传统方法更加准确。
二、人脸识别算法基于深度学习的人脸识别门禁系统可以采用多种算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
其中，CNN是目前应用最广泛的一种算法，通过对大量训练样本的学习和训练，该算法能够准确识别和验证人脸图像。
同时，为了提高识别率和鲁棒性，还可以引入一些预处理技术，如直方图均衡化和图像增强等。
三、样本数据的收集与处理为了让门禁系统能够准确地识别和验证人脸，需要收集并建立一个较为全面的人脸数据库。
这一过程需要大量的人脸图像，包括正面、侧面、不同角度和不同表情下的图片。
同时，为了提高系统的鲁棒性，数据样本还应该包括各种光照条件下的人脸图像。
收集到的样本数据需要进行预处理，包括去除噪声、标准化图像大小和灰度化等。
这样可以减少人脸图像的差异性，提高系统的识别准确性。
四、系统设计与实施基于深度学习的人脸识别门禁系统的设计需要考虑几个关键因素。
首先是硬件设备的选择，在门禁系统中需要包括摄像头、图像处理单元和识别模块。
摄像头负责采集人脸图像，图像处理单元负责对图像进行处理与特征提取，识别模块则负责对特征进行识别和验证。
其次是系统软件的设计。
系统软件应该具备良好的图像处理和识别算法，并能够与硬件设备相互配合。
同时，系统还应该支持多种人脸识别算法，并能够根据需求进行配置和调整。
天翼智慧社区人脸录入系统设计方案
天翼智慧社区人脸录入系统设计方案设计方案：天翼智慧社区人脸录入系统一、引言天翼智慧社区人脸录入系统是为了提高社区管理效率、增强安全性而设计的。
通过使用人脸识别技术，可以实现自动识别入住居民和访客，提供便捷的身份验证和进出记录，同时也能够及时报警并提供监控录像作为证据。
二、系统需求1. 录入居民信息：系统应提供居民信息录入模块，将居民的姓名、身份证号码、手机号码等信息录入系统数据库，同时拍摄和保存居民的人脸图片。
2. 录入访客信息：系统应提供访客信息录入模块，访客的姓名、手机号码、拜访目的等信息录入系统数据库，同时拍摄和保存访客的人脸图片。
3. 人脸识别功能：系统应具备人脸识别功能，能够实时识别出居民和访客的身份，并显示在系统的监控界面上。
4. 出入记录管理：系统应能够记录和管理居民和访客的出入记录，包括进入和离开的时间、地点等信息，并能够提供查询功能。
5. 报警功能：系统应具备报警功能，当发现有陌生人进入社区时能够及时报警，并提供相应的监控录像作为证据。
三、系统设计1. 前端设计：系统前端使用人机交互界面，包括录入屏幕、监控界面、查询界面等部分。
2. 数据库设计：系统的数据库中应包括居民表和访客表，分别存储居民和访客的信息，包括姓名、身份证号码、手机号码等。
同时还需要一个出入记录表，用来记录居民和访客的进出记录。
3. 人脸识别算法：系统采用先进的人脸识别算法，能够准确地识别出居民和访客的身份，同时也能够识别出陌生人并进行报警。
4. 监控系统接入：系统应能够与社区的现有监控系统接入，将录入的人脸信息与监控视频进行对比，实时显示识别结果。
5. 报警系统接入：系统应能够与社区的报警系统接入，当发现陌生人进入社区时能够及时报警并提供相应的监控录像作为证据。
四、系统实施方案1. 软件开发：根据系统需求，开发相应的人脸录入系统软件，并进行测试和调试，确保系统的稳定运行。
2. 系统部署：将开发完成的软件部署到社区管理中心的服务器上，并进行系统的配置和设置。
人脸识别门禁系统策划书3篇
人脸识别门禁系统策划书3篇篇一人脸识别门禁系统策划书一、引言随着科技的不断发展，人脸识别技术在门禁系统中的应用越来越广泛。
人脸识别门禁系统具有高度的安全性、便捷性和高效性，能够有效地提高门禁管理的水平和效率。
本策划书旨在提出一套完整的人脸识别门禁系统解决方案，包括系统的设计、功能、实施和维护等方面，以满足企业、学校、社区等场所的门禁管理需求。
二、系统需求分析1. 安全性要求：人脸识别门禁系统应具备高度的安全性，能够准确识别用户身份，防止非法入侵和冒用他人身份。
2. 便捷性要求：系统应操作简便，用户无需携带门禁卡等物理介质，只需通过人脸识别即可快速进出。
3. 可靠性要求：系统应具备高可靠性，能够在各种环境条件下稳定运行，确保门禁管理的连续性和稳定性。
5. 数据管理要求：系统应能够对用户数据进行有效的管理和存储，包括用户信息、考勤记录、访问记录等，以便进行数据分析和统计。
三、系统设计方案1. 系统架构前端设备：包括人脸识别摄像头、门禁控制器等，负责采集用户的人脸图像并进行识别和控制门禁开关。
后端管理系统：包括服务器、数据库、管理软件等，负责对用户数据进行管理和处理，如用户注册、授权、考勤统计等。
网络通信：采用有线或无线网络连接前端设备和后端管理系统，确保数据的传输和通信的稳定性。
2. 人脸识别算法选择成熟、稳定的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）算法等，确保识别准确率和速度。
对算法进行优化和训练，提高系统的适应性和鲁棒性，能够适应不同环境和光照条件下的人脸识别。
3. 门禁控制方式支持多种门禁控制方式，如刷卡、密码、指纹等，同时也支持人脸识别开门，用户可以根据自己的需求选择合适的开门方式。
可以设置门禁权限，不同的用户可以被授予不同的门禁权限，如进出特定区域、时间段等。
4. 考勤管理功能系统能够自动记录用户的考勤信息，包括上下班时间、迟到早退等情况，方便管理人员进行考勤统计和分析。
可以与企业的考勤系统集成，实现考勤数据的实时同步和共享。
人脸识别巡更系统设计方案
人脸识别巡更系统设计方案一、系统架构1.前端硬件采集模块：主要包括摄像头、蓝牙、GPS等设备，用于采集巡更人员的人脸图像、位置信息等数据，并传输到后端服务器模块。
2.后端服务器模块：主要用于接收和处理前端采集的数据，包括人脸识别、路线分析、数据存储等功能。
3.客户端管理模块：巡更管理员可以使用该模块进行账号管理、巡更计划制定、巡更路线调整等操作。
二、功能模块1.人脸识别模块：基于深度学习的人脸识别算法，可以实时检测和识别巡更人员的人脸，确保只有合法的人员可以进行巡更任务。
2.路线规划模块：根据巡更管理员的要求和实际情况，自动规划最优巡更路线，确保巡更路径的覆盖率和巡更效率。
3.实时监控模块：通过摄像头实时监控巡更人员的工作情况和巡更路线，及时发现异常情况并采取相应的措施。
4.数据统计模块：对巡更人员的工作数据进行统计和分析，生成巡更报表，方便管理人员评估巡更效果和改进管理策略。
5.报警提醒模块：当发现巡更人员出现异常情况（如离线、偏离路线等），系统及时发送报警提醒，通知管理人员采取相应措施。
三、技术选型1.人脸识别算法：可以选择开源的人脸识别算法库，如OpenCV、Dlib等，或者使用商业化的人脸识别系统，如百度人脸识别、腾讯人脸识别等。
2.后端服务器开发：可以使用Python等语言进行后端服务器的开发，数据库可以选用MySQL、MongoDB等用于存储人脸数据和巡更记录。
3.前端开发：可以选择开发移动端APP或者Web端系统，使用React Native、Vue.js等前端框架进行开发。
4.硬件设备：选择具有高清摄像头、蓝牙和GPS功能的智能硬件设备，可以配备充电宝以保证巡更设备的工作时间。
四、系统流程1.巡更管理员使用客户端管理模块创建巡更计划和路线，并指派到巡更人员的账号上。
2.巡更人员佩戴巡更设备，包含摄像头、蓝牙和GPS等功能，开始巡更任务。
3.巡更设备通过蓝牙与后端服务器模块进行数据交互，上传巡更人员的人脸图像和位置信息。
毕业设计-人脸识别系统设计【范本模板】
第一章前言第一节课题背景一课题的来源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，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.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
基于人脸识别的课堂考勤系统设计与实现-毕业论文
课堂是学生学习的主要场所，课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。
系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。
有效的课堂考勤是创造良好学习氛围，形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件，同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
研究基于人脸识别的课堂考勤系统，借助信息技术，以人脸识别为手段，彻底摒弃传统课堂考勤中人工统计管理的落后方式，克服不规范的考勤行为，解决学校以往考勤管理工作中出现的问题，为学校的考勤制度实施提供科学的依据。
本论文主要工作及应用创新如下：(1)提出了基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法。
针对人脸识别过程中识别速度较慢的问题，依据压缩感知理论，利用小波变换对图像进行稀疏化处理。
然后采用改进BP人工神经网络对图像进行训练。
采用较少的元素表示人脸图像，不仅能对人脸图像进行降维，还能滤去局部光照、表情细节以及其他面部部件引入的高频干扰信息，突出人脸的主要特征，得到适合于计算机识别的低维图像，提高了人脸识别速度。
(2)设计了完整的基于人脸识别的学生课堂考勤系统。
通过摄像头采集人脸图像，然后对人脸图进行预处理，并对人脸进行标定，分割出人脸图像；采用基于稀疏表示和神经网络相结合的人脸识别算法，进行人脸识别，然后把识别结果信息保存到数据库中，完成学生课堂考勤操作。
(3)设计并开发了基于C/S和B/S混合体系结构的学生课堂考勤系统。
人脸识别采用C/S模式开发，考勤信息管理的设置与查询采用B/S模式开发。
数据库服务器主要为考勤资料和考勤数据的存取提供服务。
Web服务器为请假管理、考勤数据的查询和输出提供服务。
学生可以通过网络查询个人的考勤情况，不受环境限制。
学生课堂考勤的根本目的是加强课堂管理，学生课堂考勤系统可为学校课堂管理提供科学、可靠的考勤手段，有利于提高课堂学生到课率和教师工作效率，从而保障教学效果与质量。
关键字：课堂考勤，人脸识别，稀疏表示，神经网络The classroom is the main place for student studying and obtaining knowledge. It is also a main channel for student to improve their abilities. A scientific classroom attendance system can ensure that various teaching programs are implemented effectively.The effective classroom attendance system can create a good atmosphere for learning and a good class style for enhancing student’s organization and discipline. And the effective classroom attendance system is also one of important measures for ensuring the stability of the teaching order, improving the quality of teaching and learning activities.This study researches on classroom attendance system based on face recognition. By using of information technology and face recognition, abandon artificial statistical management completely and overcome the nonstandard behavior in the traditional classroom attendance system, a novel classroom attendance system is proposed. It can solve the problem in school attendance management work, and provide scientific basis for implementing the school's classroom attendance regulationThe main work and innovation can be shown as follows:(1)A novel face recognition algorithm based on sparse representation and neural network is proposed. Aim to improve the speed in face recognition process, according to compressed sensing theory, wavelet transform is used to sparsing image, then a BP artificial neural network is used to train face image. A fewer elements can express the original face image, not only to reduce the dimension of face image, and filter out the local light, expression details and other facial high-frequency information. as a result, a low-dimensional and suitable face image is obtained, and the experiment has shown that the face recognition speed is improved.(2)A complete student classroom attendance system based on face recognition is designed. By collecting face images through a camera, and face image preprocessing, a human face is calibrated and split. Then the face is recognized by based on sparse representation and neural networks. At last, the result is saved to the database and student attendance classroom checking is finished.(3)A combination based on C/S and B/S hybrid architecture is used in developing student classroom attendance system. Database is a server-side. Face recognition bases on C/S model, and attendance management setting bases on B/S mode. The database server provides service for saving attendance data. Web server provides leaving management, data query and data output. So students can check their attendance records through the network,and be free from environmental restrictions.The main purpose of student classroom attendance is to enhance classroom management. Student classroom attendance system provides a scientific reliable means for classroom attendance management. It can improve efficiency of teacher’s teaching and student’s study, and ensure the teaching effect and quality.Keywords: Classroom Attendance, Face Recognition, Sparse Representation, Neural Network目录摘要 (I)Abstract (II)目录............................................................................................................................................................. I V 第1章绪论. (1)1.1 选题背景与研究意义 (1)1.2 基于人脸识别的考勤系统国内外研究现状 (1)1.2.1人脸识别技术国内外研究现状 (2)1.2.2考勤管理系统国内外研究现状 (3)1.3 本论文研究目的 (4)1.4 论文研究思路和内容安排 (5)1.5 小结 (6)第2章人脸识别基本理论 (7)2.1 人脸识别基本原理 (7)2.2 人脸基本特征 (8)2.2.1 人脸肤色特征 (8)2.2.2 人脸灰度特征 (10)2.3 人脸检测方法 (11)2.3.1 基于特征的人脸检测 (11)2.3.2 基于模板匹配的人脸检测 (12)2.3.3 基于统计学习的人脸检测 (12)2.4 人脸识别主要方法概述 (12)2.4.1 基于几何特征的人脸识别 (13)2.4.2 基于子空间分析的人脸识别 (13)2.4.3 基于模板匹配的人脸识别 (14)2.4.4 基于神经网络的人脸识别 (15)2.4.5 基于Adaboost 的人脸识别算法 (15)2.5 人脸图像处理技术 (16)2.5.1 灰度化 (16)2.5.2 图像去噪处理 (17)2.5.3 二值化 (18)2.5.4 形态学处理 (18)2.5.5 图像旋转 (19)2.5.6 图像缩放 (20)2.6 小结 (21)第3章基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法研究 (22)3.1 压缩感知理论 (22)3.1.1信号的稀疏表示 (23)3.1.2信号的观测矩阵 (23)3.1.3信号的重构算法 (24)3.2小波变换原理 (25)3.3 基于BP神经网络人脸识别 (26)3.3.1 人工神经网络 (26)3.3.2 人脸识别BP神经网络模型设计 (26)3.3.3 改进BP神经网络模型 (28)3.3.4 基于BP神经网络的人脸识别流程设计 (29)3.4 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法原理 (29)3.4.1 基于稀疏表示和神经网络的人脸识别算法流程 (29)3.4.2 基于小波变换的人脸稀疏表示实验 (30)3.4.3 人脸识别实验及结果 (31)3.5 小结 (32)第4章课堂考勤系统需求分析及其结构设计 (33)4.1系统需求分析 (33)4.1.1 学生课堂考勤系统主要特点 (33)4.1.2 系统设计目标及原则 (34)4.2系统功能模块 (34)4.2.1 系统功能模块分析 (34)4.2.2 系统工作流程 (36)4.2.3 系统体系结构设计 (36)4.3系统结构设计 (38)4.3.1 基于摄像头的人脸图像采集系统 (38)4.3.2 摄像头实时图像人脸检测流程 (39)4.3.3人脸识别模块设计 (40)4.3.4 学生考勤信息管理模块设计 (40)4.4 数据库设计 (41)4.4.1 数据库设计目标 (41)4.4.2 数据库设计原则 (41)4.4.3 概念设计 (41)4.4.4 主要数据表结构 (43)4.5 小结 (44)第5章基于人脸识别的课堂考勤系统开发与实现 (46)5.1 开发工具及开发环境简介 (46)5.1.1 MFC (46)5.1.2 (46)5.1.3 开发环境 (47)5.2 人脸图像采集模块开发与实现 (47)5.2.1 摄像头获取人脸图像功能实现 (47)5.2.2 捕捉功能和显示图像功能实现 (48)5.2.3 人脸图像采集实现 (48)5.3 人脸识别模块开发与实现 (49)5.3.1 人脸定位模块开发 (49)5.3.2 人脸识别模块开发与实现 (50)5.4 课堂考勤信息管理模块开发与实现 (52)5.4.1 考勤查询管理 (54)5.4.2 考勤录入管理 (55)5.4.3 角色信息管理 (56)5.4.4 学生信息管理 (56)5.4.5 院系班级信息管理 (57)5.5 小结 (57)第6章总结与展望 (58)6.1 总结 (58)6.2 展望 (58)参考文献 (60)个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 (63)致谢 (64)第1章绪论1.1 选题背景与研究意义建立科学规范的教学管理体系，以确保学校快速发展，是教师提高教学质量，学生提高学习成绩的重要前提和必要条件。
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山东大学硕士学位论文人脸识别系统的设计与开发姓名：郑明伟申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：马军20091010山东大学硕士学位论文摘要人脸识别是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点，它广泛应用在身份验证、刑侦破案、视频监视、机器人智能化和医学等领域，具有广阔的应用价值和商用价值。人脸特征作为一种生物特征，与其他的生物特征相比，具有友好、直接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。人脸识别技术在过去的几十年里得到了很大的方展，但由于人脸的非刚性、表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。本文在对近年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，针对某些单位内的数据敏感性场所需要对进入人员进行限制的问题设计并开发了一套身份验证识别系统，该系统根据识别人员数量的不同采用不同的方法进行识别。当需要识别的人员较少时，采用ＰＣＡ人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大，特别是当需要识别的人员较多时，对内存和识别时间的要求比较高。因此需要识别的人员较多时，本文利用粗糙集和神经网络的方法进行识别，以提高识别效率。由于人脸识别系统规模较大，因此本文只讨论本人所负责部分的内容，即系统的理论研究和测试部分。ＰＣＡ人脸识别方法的基本原理是通过将人脸图像信息转换成矩阵，利用Ｋ—Ｌ变换和奇异值分解原理将人脸图像进行降维，利用降维后的图像信息对人脸图像进行识别。该方法对需要识别的人脸图像较多时，存在计算量大、运算时间长、效率低等缺点，但当需要识别的人员数量较少时，识别的速度比较快，且准确率比较高。因此，本文利用ＰＣＡ识别方法的特点，将其应用在需要识别人员较少的场合中，这样既提高了效率又保证了识别的准确率。对于大型单位，需要身份识别的人员较多，如果仍然使用ＰＣＡ人脸识别方法将会使工作效率低下，因此本文结合粗糙集的特点，在ＰＣＡ降维后的人脸特征再次进行了筛选，进一步减少了用于表示人脸图像的特征个数，然后使用神经网络分类器对人脸图像进行识别。该方法在预处理的基础上，利用粗糙集对ＰＣＡ降维处理后的人脸特征进行约简，提取其中分类能力强的特征，实现在识别精度不变的情况下，有效的去除冗余信息；然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则山东大学硕士学位论文提取，利用神经网络非线性映射和并行处理的特点，增强对人脸图像识别的泛化能力。
关键词：人脸识别；ＰＣＡ；粗糙集；身份验证；神经网络
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ＩＶ原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：ｊ悼
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