人臉檢測與識(shí)別技術(shù)研究與考勤系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、人臉檢測是計(jì)算機(jī)確定待測圖片中人臉的位置、大小的一種技術(shù),同人臉識(shí)別相結(jié)合共同構(gòu)成自動(dòng)人臉檢測與識(shí)別系統(tǒng),在身份鑒別和權(quán)限控制等方面得到了廣泛應(yīng)用。人臉檢測與識(shí)別系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù),根據(jù)人臉的局部特征研究識(shí)別與匹配方法。本文在歸納與總結(jié)現(xiàn)有的人臉檢測算法的基礎(chǔ)上,著重研究了基于AdaBoost算法的人臉檢測,同時(shí)采用基于特征臉主成成分分析的方法進(jìn)行人臉識(shí)別。主要內(nèi)容如下:
　　1)首先介紹了人臉檢測與識(shí)別的研究背景、

2、意義及國內(nèi)外現(xiàn)狀,介紹了到目前為止常用的人臉檢測和人臉識(shí)別方法。
　　2)接著介紹了圖像預(yù)處理,包括光照補(bǔ)償、灰度變化、濾波去噪等。在光照補(bǔ)償方面,對已有的方法進(jìn)行了深入分析、研究,發(fā)現(xiàn)對于一個(gè)系統(tǒng)來說現(xiàn)有的好的補(bǔ)償方法在時(shí)間上過長,不利于實(shí)時(shí)系統(tǒng)搭建,為此在原有參考白的基礎(chǔ)上做了改進(jìn),并比較了幾種算法的處理時(shí)間。
　　3)研究了基于AdaBoost的人臉檢測和人眼檢測方法,首先對AdaBoost算法原理進(jìn)行分析和介紹,然后

3、列出了級聯(lián)分類器的訓(xùn)練方法和該算法詳細(xì)流程,以及訓(xùn)練樣本的獲取和原理。最后用本文預(yù)處理方法進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明,改進(jìn)后的方法不僅能有效的找到人臉位置,而且在時(shí)間上也有所提高。
　　4)深入的分析了PCA人臉識(shí)別方法的原理,實(shí)現(xiàn)了基于PCA算法的人臉識(shí)別。并在人臉識(shí)別前加入了對輸入圖像的幾何校正,包括人臉的旋轉(zhuǎn)、平移等,使得人臉盡量保持正面,更有利于特征的提取和模板的匹配工作。然后與未加入幾何校正時(shí)的人臉識(shí)別進(jìn)行比較,提高了識(shí)別率。<