基于AdaBoost算法的智能考勤系統(tǒng)研究和實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著時(shí)代的進(jìn)步與科技的發(fā)展，公司和企業(yè)對(duì)身份認(rèn)證可靠性的要求越來(lái)越高。作為一種將計(jì)算機(jī)技術(shù)與生物傳感器、光學(xué)以及聲學(xué)等高科技手段結(jié)合到一起的新型的識(shí)別技術(shù)，生物識(shí)別技術(shù)漸漸進(jìn)入人們的視野，其中人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用最為廣泛。論文對(duì)人臉檢測(cè)技術(shù)和人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)進(jìn)行研究，構(gòu)建了基于OpenCV和AdaBoost算法的智能考勤系統(tǒng)。
　　系統(tǒng)構(gòu)建過程中，在利用AdaBoost算法和人臉庫(kù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練的前提下，將訓(xùn)練獲得的參數(shù)xml文件用

2、于人臉檢測(cè);同時(shí)，利用OpenCV庫(kù)函數(shù)進(jìn)行視頻采集、圖像處理和人臉識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)考勤。
　　論文的主要工作如下:
　　(1)研究智能考勤系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，給出系統(tǒng)構(gòu)架，并對(duì)人臉檢測(cè)技術(shù)和人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行論述。
　　(2)研究并實(shí)現(xiàn)AdaBoost算法。利用積分圖法將類Haar特征訓(xùn)練成弱分類器，將多個(gè)弱分類器按一定權(quán)重組成強(qiáng)分類器，再將多個(gè)強(qiáng)分類器級(jí)聯(lián)成級(jí)聯(lián)分類器。采用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)ORL人臉庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，其結(jié)果用于識(shí)別系

3、統(tǒng)中對(duì)人臉的檢測(cè)。
　　(3)根據(jù)考勤系統(tǒng)的需求，對(duì)考勤系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分，并進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)能夠用攝像機(jī)進(jìn)行視頻采集，并將采集到的視頻流在窗口上顯示;采用AdaBoost算法訓(xùn)練圖集得到的級(jí)聯(lián)分類器檢測(cè)視頻流，并將檢測(cè)到的人臉用矩形框標(biāo)注出來(lái)。當(dāng)人臉達(dá)到合適的尺寸以后，將采集到的人臉保存下來(lái);通過采集人臉與員工人臉庫(kù)的訓(xùn)練對(duì)比，識(shí)別出簽到人員。
　　(4)基于MFC/C++搭建整個(gè)系統(tǒng)，創(chuàng)建人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)登錄界面和考勤界