文档介绍：武汉理工大学毕业设计(论文)
人脸识别系统的研究与实现
学院(系): 自动化学院
专业班级: 自动化专业1005班
学生姓名: 王建华
指导教师: 梁红、讲师
学位论文原创性声明
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作者签名:
年月日
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2、不保密囗。
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作者签名: 年月日
导师签名: 年月日
(注:此页内容装订在论文扉页)
摘要
人脸识别技术是包括人脸检测技术和人脸身份认证技术在内的识别技术。人脸检测技术是根据所获得的视频或者图片信息,利用图像处理和计算机视觉图像算法,从图像中判断是否有人脸,并给出存在人脸的数量和位置;人脸身份认证技术是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。
论文研究了人脸识别的基本原理和算法,分析了人脸识别系统的需求,设计了人脸识别系统的总体框架和主要功能模块,包括图像获取功能、图像预处理功能、人脸跟踪定位功能和人脸识别等。直接使用VS2010调用OpenCV库的视频捕获和图像处理函数获取图像并进行图像预处理,利用基于Adaboost算法的人脸检测算法进行人脸检测,并将人脸特征标记出来,实现了一个人脸检测系统。
最后根据EHMM人脸识别算法,设计并实现了一个人脸识别软件系统,并结合已有的人脸数据库,对系统进行了实验仿真,实验结果表明本文设计的人脸识别系统是稳定的,并具有良好的人脸识别率。
关键词:人脸识别;人脸检测;特征提取;隐马尔可夫模型;图像预处理
Abstract
Face recognition technology is a technology which includes face detection technology and face authentication technology. Face detection technology is based on video or image information obtained to judge whether there is a face in the image by using image processing puter vision algorithms, and show the number and position of the face. Face authentication technology is by face match to recognize the identity of the face.
The basic principles and algorithms of face recognition are studied in the dissertation, and the demand for face recognition system is analyzed. The overall framework and the main functional modules of face recognition system is designed, which includes image acquisition function, image preprocessing function, face tracking and positioning function,face recongnition functiong and so on. A face detection system is developed, to implement the real-time video face detection tracking.
The basic principles of the Adaboost face detection algorithm and the Hidden Markov Model-based recognition algorithm is is used to call video capture and ima