基于OpenCV的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步和人們生活水平的不斷提升，人們追尋更加便捷的生活方式，對(duì)智能化的未來(lái)生活有了更高的期望。人臉識(shí)別以其快速簡(jiǎn)單的認(rèn)證優(yōu)點(diǎn)，成為最理想的一種自動(dòng)身份驗(yàn)證手段，其應(yīng)用前景非常廣闊，已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文圍繞人臉識(shí)別技術(shù)，研究和設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別人臉的人臉識(shí)別系統(tǒng)。
　　本文根據(jù)人臉識(shí)別的一般過(guò)程，分步和分塊式地研究人臉識(shí)別技術(shù)相關(guān)內(nèi)容。在人臉識(shí)別技術(shù)涉及的多個(gè)部分，進(jìn)行了研究分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并在相關(guān)研究方

2、向提出和設(shè)計(jì)了自己的一些解決方案。
　　通過(guò)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入研究，本論文總結(jié)了人臉識(shí)別研究的主要技術(shù)路線，以及人臉識(shí)別在實(shí)踐應(yīng)用中遇到的問(wèn)題。課題完成的主要研究成果有:1）在圖像預(yù)處理部分，設(shè)計(jì)了一種基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位算法的人臉圖像校正方案;2)在人臉檢測(cè)部分，提出了一種分階段多比例因子人臉圖像遍歷檢索策略;3）在人臉識(shí)別部分，研究了SVM核函數(shù)對(duì)基于PCANet模型提取人臉特征算法的分類(lèi)準(zhǔn)確率的影響;4）在人臉屬性識(shí)別和對(duì)

3、“真實(shí)人臉”的活體檢測(cè)部分，設(shè)計(jì)了一種基于HOG特征和SVM的人臉性別識(shí)別方案，以及設(shè)計(jì)了一種基于交互動(dòng)作和一種基于游戲互動(dòng)的人臉活體檢測(cè)方案;5）使用基于C++的OpenCV庫(kù)、Qt等開(kāi)發(fā)了人臉識(shí)別系統(tǒng)的圖形化界面。
　　研究發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)的基于人臉對(duì)齊算法的人臉圖像校正方案能夠達(dá)到校正人臉圖像的目的;提出的分階段多比例因子人臉圖像遍歷檢測(cè)策略能夠在一定程度上優(yōu)化人臉檢測(cè)性能;基于PCANet的人臉識(shí)別算法在ORL人臉庫(kù)、Yale人