人臉識(shí)別技術(shù)在無(wú)人監(jiān)考系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、用計(jì)算機(jī)進(jìn)行人臉識(shí)別是當(dāng)今的一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文基于人臉識(shí)別算法并以VC++為平臺(tái)，開發(fā)了一個(gè)無(wú)人監(jiān)考系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先從3臺(tái)USB攝像頭中實(shí)時(shí)采集考試人員的三個(gè)不同方位的正面人臉圖像，從圖像中檢測(cè)到人臉區(qū)域，再對(duì)圖像中的人眼進(jìn)行幾何定位，通過(guò)特征提取對(duì)圖像進(jìn)行降維之后再進(jìn)行考試人員人臉確認(rèn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本系統(tǒng)算法簡(jiǎn)單，眼睛定位準(zhǔn)確，識(shí)別率較高，適用于無(wú)人監(jiān)考系統(tǒng)。 本系統(tǒng)包括視頻捕獲模塊，人臉檢測(cè)模塊，特征提取模塊及人臉識(shí)別模

2、塊。論文首先介紹了幾種常用的人臉識(shí)別方法，并對(duì)它們的優(yōu)劣性進(jìn)行了對(duì)比分析。再對(duì)各模塊的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。 視頻捕獲利用了微軟開發(fā)工具VC++提供的VFW(Video For Windows)數(shù)字視頻軟件包，它能夠靈活的實(shí)現(xiàn)從模擬視頻采集數(shù)字視頻信號(hào)，并將其以BMP格式存儲(chǔ)到文件中進(jìn)行后續(xù)處理。在人臉檢測(cè)時(shí)，文中首先利用直方圖對(duì)采集到的圖像灰度進(jìn)行預(yù)處理，使圖像變得清晰。再利用膚色模型進(jìn)行膚色分割，將膚色與背景區(qū)分開來(lái)。最后利用眼睛

3、具有臉部最大復(fù)雜度的特點(diǎn)找到眼睛的幾何位置。鼻子的位置可根據(jù)眼睛的位置輕易地找到。由于通常得到的圖像空間維數(shù)都非常高，為了對(duì)圖像進(jìn)行降維，文中詳細(xì)介紹并使用了傅里葉變換方法。通過(guò)傅里葉變換對(duì)檢測(cè)到的眼睛和鼻子進(jìn)行特征提取，圖像的維數(shù)大大降低，計(jì)算復(fù)雜度的降低使之可以很好地應(yīng)用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)。最后通過(guò)計(jì)算特征向量在空間中的幾何關(guān)系進(jìn)行人臉識(shí)別。 本課題最后完成了一個(gè)實(shí)時(shí)的無(wú)人監(jiān)考系統(tǒng)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)速