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  • 适用专业:程序设计
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资料简介
毕业设计-基于特征脸PCA的人脸识别检测方法设计与实现,共33页,8917字,附程序源代码、任务书、开题报告等
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
1、人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
2、人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
3、人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
4、真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
5、图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
摘 要:人脸检测是指对于任意一副给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回一脸的位置、大小和姿态,随着电子商务等应用的发展,人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段,这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般图象具有一定的识别能力,由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。今天,人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴,在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值。
关键词:人脸检测;AdaBoost;特征库;人脸建模
目录
摘 要: 1
关键词: 1
1 前言 2
1.1 研究的背景、目的和意义 2
1.2 国内外研究动态 2
2 检测技术 3
2.1 几何特征的人脸检测方法: 3
2.2 基于特征脸(PCA)的人脸检测方法: 3
2.3 神经网络的人脸检测方法: 3
2.4 弹性图匹配的人脸检测方法: 3
2.5 线段Hausdorff 距离(LHD) 的人检测别方法: 4
2.6 支持向量机(SVM) 的人脸检测方法: 4
3 系统分析 4
3.1 系统简介 4
3.2 系统需求 4
3.3 系统关键技术 4
4 系统实现 5
4.1 流程图 5
4.2 图像采集 5
4.3 人脸检测与分割 5
4.4 人脸识别 7
4.4 算法识别过程 7
4.5 功能模块 8
4.1.1 操作流程 8
5 系统实现 9
5.1 系统测试 26
6 项目总结 27
7 结束语 27
致 谢 28
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  • 毕业设计-基于特征脸PCA的人脸识别检测方法设计与实现
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