基于人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科技的發(fā)展，智能化的考勤系統(tǒng)在企事業(yè)單位越來(lái)越被廣泛使用，尤其是基于人體生物特征識(shí)別的考勤系統(tǒng)更是研究的熱點(diǎn)。本文是采用基于實(shí)時(shí)視頻流的人臉識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)的考勤系統(tǒng)。
　　本系統(tǒng)首先提出一套用于精確提取人臉區(qū)域的方法流程。通過(guò)Adaboost算法對(duì)視頻流中的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，然后對(duì)包含人臉的視頻幀進(jìn)行圖像預(yù)處理和膚色建模來(lái)精確定位人臉，最后使用Camshift算法對(duì)定位的人臉進(jìn)行跟蹤。
　　接著，本系統(tǒng)針對(duì)定位得到的人臉圖

2、片的光照變化提出了一種新的處理方法。一、將光照變化分為光照強(qiáng)度和光照角度變化；二、用灰度歸一化預(yù)處理降低對(duì)光照強(qiáng)度的敏感度；三、用5個(gè)基本點(diǎn)光源近似表示人臉識(shí)別應(yīng)用中的光照條件，估計(jì)輸入圖像最近似的光照條件，據(jù)此提出了“最近光照比圖像”的概念，重構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)光照?qǐng)D像，降低光照角度的影響。對(duì)光照估計(jì)和重構(gòu)的人臉圖片建立嵌入式隱馬爾可夫模型(EHMM)，提取它的觀察向量并同數(shù)據(jù)庫(kù)中的訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)進(jìn)行最大似然估計(jì)，確定人臉身份。
　　最后，實(shí)