基于AdaBoost算法的智能考勤系統研究和實現.pdf

1、隨著時代的進步與科技的發(fā)展，公司和企業(yè)對身份認證可靠性的要求越來越高。作為一種將計算機技術與生物傳感器、光學以及聲學等高科技手段結合到一起的新型的識別技術，生物識別技術漸漸進入人們的視野，其中人臉識別技術的應用最為廣泛。論文對人臉檢測技術和人臉識別考勤系統進行研究，構建了基于OpenCV和AdaBoost算法的智能考勤系統。
　　系統構建過程中，在利用AdaBoost算法和人臉庫對系統進行訓練的前提下，將訓練獲得的參數xml文件用

2、于人臉檢測;同時，利用OpenCV庫函數進行視頻采集、圖像處理和人臉識別，進而實現考勤。
　　論文的主要工作如下:
　　(1)研究智能考勤系統的關鍵技術，給出系統構架，并對人臉檢測技術和人臉識別技術進行論述。
　　(2)研究并實現AdaBoost算法。利用積分圖法將類Haar特征訓練成弱分類器，將多個弱分類器按一定權重組成強分類器，再將多個強分類器級聯成級聯分類器。采用級聯分類器對ORL人臉庫進行訓練，其結果用于識別系

3、統中對人臉的檢測。
　　(3)根據考勤系統的需求，對考勤系統進行模塊劃分，并進行功能實現。系統能夠用攝像機進行視頻采集，并將采集到的視頻流在窗口上顯示;采用AdaBoost算法訓練圖集得到的級聯分類器檢測視頻流，并將檢測到的人臉用矩形框標注出來。當人臉達到合適的尺寸以后，將采集到的人臉保存下來;通過采集人臉與員工人臉庫的訓練對比，識別出簽到人員。
　　(4)基于MFC/C++搭建整個系統，創(chuàng)建人臉識別考勤系統登錄界面和考勤界