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基于OpenCV和JavaCV的人脸识别系统设计与实现

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计本系统采用J2EE技术并以OpenCV开源计算机视觉库技术为基础，实现一套具有身份验证功能的面部图像识别信息管理系统。系统使用MySQL数据库提供数据支撑，依托于J2EE的稳定性和Java平台的可移植性使得本系统可以在各个操作系统平台中运行，同时提供在互联网中使用面部识别技术的一套较为完备的解决方案。标签：OpenCV；人脸识别；生物学特征引言随着信息技术的飞速发展以及互联网的深入普及，越来越多的行业和领域使用信息技术产品以提高工作效率和管理水平。但是由于人们隐私信息的保护意识薄弱，出现了许多信息安全的问题。在人们对于信息安全越来越重视的情况下，许多技术被应用到信息安全领域中来。较为先进的技术有虹膜识别技术、遗传基因识别技术以及指纹识别技术等。而论文采用的是当前热点的面部图像识别技术。 1 系统实现算法及功能分析 1.1 面部图像的生物学特征模型的建立本系统是利用面部图形的生物学特征来识别不同的人。由于每个人的面部图像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要应用生物学中相关知识加以解决。可以利用已有的生物学测量手段以及现有的算法构建人的面部图像生物学特征模型（简称：面部模型），并应用于系统中，面部模型的建立为面部图像识别的功能提供实现依据。 1.2 知识特征库及面部识别引擎的建立在前述面部模型建立完成后，需要建立相应的知识库以及面部识别引擎方可进行身份的识别。可经过大量数据的采集和分析后建立知识库，并根据知识库的特点建立相应的识别引擎。此识别引擎对外开放，在本系统中提供其它外来程序的调用接口，其它系统能够通过本接口实现识别引擎的调用实现对于面部图形的识别，从而达到识别引擎的可复用性。在技术条件允许的情况下，提供知识库的智能训练以及半自动构建支持。 1.3 面部图像的采集与预处理本系统中采用了预留API接口，利用USB图形捕获设备采集数据图像。经过USB设备的捕获，使用JMF（Java Media Framework）来处理已捕获的图像数据，对捕获的图像进行面部图行检测和实时定位跟踪。

基于opencv的人脸识别程序-代码详解

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #ifdef _EiC #define WIN32 #endif static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器 int main( int argc, char** argv ) { CvCapture* capture = 0; IplImage *frame, *frame_copy = 0; int optlen = strlen("--cascade="); const char* input_name; if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ) { cascade_name = argv[1] + optlen; input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0; } else { cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径 input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0; } cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下 { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); fprintf( stderr, "Usage: facedetect --cascade=\"\" [filename|camera_index]\n" ); return -1;

[作业]OPENCV人脸识别

摘要人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术，用以准确获取人的脸部大小和位置信息，在进行人脸检测时，突出主要的脸部特征，淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下，人脸检测也可以计算出人脸，如眼睛，鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统，医学，档案管理，视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景，因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序，所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用，图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取，在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构，进行人脸检测时，OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练，此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试，在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。关键词：人脸检测，AdaBoost，分类器，OpenCV

Abstract Face detection is mainly based on computer recognition of a digital technology,face size and location information to accurately obtain the person,during face detection, highlight the main facial features,dilute the secondary environment,clothing,and other factors.For some cases,face detection can also calculate a person's face,such as eyes, nose and mouth,and other subtle features accurate.Because in the field of human security detection systems,medical records management,video conferencing,and human-computer interaction face detection system has bright prospects,and therefore face detection is becoming a two interdisciplinary research fields hot topic:artificial intelligence and The current pattern recognition.This article is based.penCV vision library designed and developed specifically for digital image face detection process,the principles used face detection methods are mainly classifier training mode(Adaboost algorithm)to extract Haar features.It is in the vital role of the software,the image of the human face accurately locate and identify all that is good or bad a direct impact on the image processing.This software is designed image processing method used in part based Haar Adaboost algorithm to extract features,on top of this to be to get the full cascade classifier structure by integrating the diagram method for face detection,OpenCV cascade classifier is trained by Adaboost face detection algorithm,then the use of the experimental sample under different circumstances for accurate positioning and testing.Through design and debugging code,face detection and location in the final test for digital images to achieve better results and improve the accuracy of positioning and recognition. Keywords:face detection;AdaBoost;classifier;openCV

基于Opencv的人脸检测源程序(附详细使用说明)

基于Opencv的人脸检测程序我的电脑上是用visual studio 2015，配置opencv2.4.9，visuanl studio加载opencv的方法百度上可以找到很多，按照要求配置好后以后进行一下操作：第一步：新建win32应用程序的工程，在该工程以下程序复杂被覆盖win32的几行程序， #include"stdafx.h" #include"opencv2/objdetect.hpp" #include"opencv2/videoio.hpp" #include"opencv2/highgui.hpp" #include"opencv2/imgproc.hpp" #include #include using namespace std; using namespace cv; /** Function Headers */ void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables */ String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; String window_name = "Capture - Face detection"; /** @function main */ int main(void) { VideoCapture capture; Mat frame; //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; }; //-- 2. Read the video stream capture.open(-1); if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }

基于OpenCv的图像识别

基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。本文的主要工作内容如下： 1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。 2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。 3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。 4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测

2DPCA Face Recognition Algorithm Based on The Research Abstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects: 1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general. 2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors. 3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face. 4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate. Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection

基于Opencv的视频人脸检测程序源代码(可运行)

1．打开Microsoft Visual Studio 2008，新建一个Win32控制台项目； 2．配置好项目的包含文件和库文件； 3．将……\OpenCV\data\haarcascades中的haarcascade_frontalface_alt.xml拷贝到所建项目的文件夹中； 4．然后添加代码： #include"stdafx.h" #include"cv.h" #include"highgui.h" #include int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvCapture* capture=0; /*初始化一个视频捕获操作。告诉底层的捕获api我想从Capture1.avi中捕获图片，底层api将检测并选择相应的解码器并做好准备工作*/ capture = cvCaptureFromFile( "F:\\1.avi"); //设置要读的视频（avi格式） static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("haarcascade_frontalface_alt.xml",0,0,0); if( !cascade || !capture ) return -1; storage = cvCreateMemStorage(0); /*创建一个窗口，用“Video”作为窗口的标识符*/ cvNamedWindow( "Video",1); /*如果初始化失败，那么capture为空指针，程序停止，否则进入捕获循环*/ if( capture ) { for(;;) { IplImage* frame = cvQueryFrame( capture ); IplImage* img = NULL; CvSeq* faces; if( !frame ) break; img = cvCloneImage(frame);

基于opencv对图像的预处理

基于opencv 对图像的预处理 1.问题描述本次设计是基于opencv 结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv 是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv 对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv 加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。 2.模块划分此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示：图一、各个模块关系图调用调用调用调用滑动控制模块对比度和亮度调节模块饱和度调节模块缩放调节模块旋转调节模块

滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。 3.算法设计（1）滑动控制：滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能；（2）对比度和亮度的调节：对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度；（3）饱和度的调节：饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB 颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H 和V的值不需要做任何的改变；（4）旋转的调节：旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小；（5）缩放的调节：首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子； 4.函数功能描述（1）主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用

基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现

摘要基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了一套针对监控视频的基于OpenCV的人脸识别原型系统，开发语言选用C++，全文内容包括：（1）构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架。针对实验室和宿舍安全管理需要，构建了基于OpenCV的视频人脸识别的技术框架，能够完成基于视频的实时人脸识别和身份认定；（2）设计了基于OpenCV的视频人脸快速检测算法。人脸检测是人脸识别的前提，本文采用基于OpenCV的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定位和提取；（3）设计了基于AdaBoost算法的视频人脸识别方法。应用AdaBoost算法实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。系统基于.NET平台设计，使用C++语言进行实现，完成了基于视频的实时人脸身份认定。关键词：人脸检测； OpenCV；人脸识别； C++； 1

Abstract Based on the research of identity authentication method and system of biometric recognition has been a hot research field of computer graphics, pattern recognition and the stability and visibility, the face, the algorithm research and system applications of face recognition is the most widely, according to the laboratory and dormitory safety management needs of the campus, designed and implemented. A face recognition system based on OpenCV in surveillance video, development language is C++, the main content of this thesis includes: （1）Constructed the technical framework for video based face recognition based on OpenCV. According to the laboratory and the dormitory safety management needs, establishes a framework for video based face recognition based on OpenCV, which can complete real-time face recognition and identity based on video identification; （2）Design of a fast face detection algorithm in video based on OpenCV. Face detection is the precondition of face recognition, this paper uses OpenCV fast face detection algorithm to locate face in video image and extraction based on;The design use application of OpenCV to provide strong support, based https://www.sodocs.net/doc/2f17398370.html, platform design. （3）Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face location and recognition of video stream, which can realize real-time identification. System based https://www.sodocs.net/doc/2f17398370.html, platform design, implementation is carried out using C++ language, completed the real-time face identity recognition based on video Key word：Face detection；OpenCV；Face recognition；C++；

基于opencv的人脸检测界面开发

摘要人脸检测（Face Detection）是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。它可以检测出面部特征，并忽略诸如建筑物、身体和其他任何东西。人脸检测技术不仅仅是人脸跟踪、人脸识别、表情识别等技术的重要条件，同时在人机交互、模式识别、视频检索、智能监控等领域也引起了广泛的重视。在通过对人脸检测相关知识进行学习的基础上，本文首先对国内外的人脸检测发展进行了相关分析，阐述了本课题的研究背景及意义；第二章介绍基于Opencv实现人脸检测的相关方法和检测原理；第三章指出了基于QT平台，人脸检测界面如何开发，需要用到的相关技术知识和操作流程。第四章设计了基于opencv的人脸检测程序，采用了QT开发工具并结合opencv技术对程序界面进行设计实现。关键词：人脸检测；QT开发；Opencv；

Abstract Face detection is a computer technology that identifies human faces in digital images. It can detect facial features and ignore something like buildings,bodies and any other things.Face detection technology is not just an important condition for face recognition, also attracting wide attention in the human-computer interaction, pattern recognition, video retrieval, intelligent monitoring and other fields. Firstly in this paper, through the study of relevant technology of face detection recognition, and face detection to identify relevant experience in the domestic and abroad are analyzed,indicating the background and the significance of the topic.Based on opencv,the second chapter introduces how to realize the design.Then the third chapter points out how to develop face detection’s interface based on the QT platform; The fourth chapter based on opencv face detection procedures, using opencv, the QT development tools,achieve the design. Key Words：Face detection; QT development; Opencv;

基于OpenCV的人脸检测算法研究

第8卷第3期 2009年8月　淮阴师范学院学报(自然科学版)JOURNA L OF HUAIYIN TE ACHERS CO LLEGE (NAT URA L SCIE NCE E DITION )　V ol 18N o 13Aug.2009 基于OpenCV 的人脸检测算法研究齐金山 (淮阴师范学院计算机科学与技术学院,江苏淮安　223300) 摘　要:介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCv ,阐述了该软件的特点及结构,并对其在Visual C ++2005开发环境下的配置作了详细的说明.然后提出了一个基于OpenCv 的人脸检测算法.实验结果表明,该算法具有识别效果、实时性好,检测速度快的特点. 关键词:OpenC V ;人脸检测;I pIImage 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:167126876(2009)0320216205 　收稿日期:2009205222 　作者简介:齐金山(19772),男,湖南株洲人,讲师,硕士,研究方向为数字图像处理. 0　引言人脸的检测是一类具有很大挑战性的问题[1] ,其主要难点在于:人脸是一类高度非刚性的目标,存在相貌、表情、肤色等差异;人脸上可能会存在一些附属物如眼镜、胡须等;人脸的姿态变化万化,并且可能存在遮挡物;待检测图像性质的差异,比如:待检图像的分辨率、摄录器材的质量等.针对以上难点,各国的科研人员作了很多的研究,每年在国际国内的相关期刊和会议上都有大量的关于人脸检测的论文, 如Chellappa 、Zhao 等人分别于1995和2003年发表的两篇人脸识别的综述论文[2,3].人脸检测的算法也很多,Boosting 算法[4]是其中的一种,但Boosting 算法十分复杂.本文提出了基于OpenC V 进行人脸检测将比较容易实现,实验结果表明该算法具有识别效果好、实时性好、检测速度快的特点.1　OpenCv 简介 OpenC V (Open S ource C om puter Vision Library )是指Intel 计算机视觉库[5].它由一系列C 函数和少量 C ++类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenC V 主要用于对图像进行一些高级处理,比如说特征检测与跟踪、运动分析、目标分割与识别以及3 D 重建等.由于OpenCv 的源代码是完全开放的,而且源代码的编写简洁而高效,特别是其中大部分的函数都已经通过汇编最优化,以使之能高效而充分地利用英特尔系列处理芯片的设计体系,对于Pentium M MX 、Pentium 、Pentium HI 及Pentium 4这些处理器而言,OpenCv 的代码执行效率是非常高的,所以近年来在国外的图像处理相关领域中被广泛地使用,成为一种流行的图像处理软件. 111　OpenCv 的特点相对于MAT LAB 等其它常用的图像处理软件来说,OpenCv 有其显著的不可比拟的优点,主要体现在如下几个方面: 1)OpenCv 是一个包含了超过300个C 函数的应用编程接口,它不依赖于外部库,既可以独立运行,也可在运行时使用其它外部库. 2)高性能:OpenCv 中所有的算法都是基于封装于IP L 的具有很高灵活性的动态数据结构,而且其中有一半以上的函数在设计及汇编时被Intel 公司针对其所生产的处理器优化. 3)提供了一些与诸如E iC 、Ch 、MAT LAB 等其它语言或环境的接口,这些接口在其安装完之后位于安装目录opener/interfaces 下. 4)开放性:不管对于商业的还是非商业的用途,OpenCv 都是完全免费的,其源代码完全开放,开发

《基于 OpenCV的人脸识别系统》

西安电子科技大学人工智能学院暑期夏令营科研实践《基于OpenCV的人脸识别系统》实践报告姓名：XXX 学校：XXXX 院系班级：XXXXXXXXX 联系方式：XXXX

目录 1 项目背景 (1) 2 项目目标 (1) 3 项目方案 (2) 3.1 人脸采集 (2) 3.2 人脸训练 (3) 3.3 人脸识别 (4) 4 项目调试 (6) 4.1 采集调试 (6) 4.2 训练调试 (6) 4.3 识别调试 (7) 5实践总结 (8)

如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的宿舍门禁系统有着十分重要的意义。然而，在日常管理中我们经常会碰到这样的问题：外来人员混入宿舍带来的安全隐患、夏天未带校园卡而在公寓楼前苦等、宿舍出入口必须有人盯守、晚归被困公寓楼外等等。在当今计算机普及与急剧增长的状况下，应该实施一些高效率的系统，不仅省钱，省事，而且便捷，针对以上情况，十分有必要建立一个全面、高效、人性化、智能的高校宿舍出入管理系统。因此，做一个人脸识别系统就非常地有必要！ 2 项目目标本项目拟完成人脸采集、人脸训练和人脸检测与识别的功能。人脸采集程序主要完成以下功能： 1. 建立新的文件夹：用户根据提示输入自己姓名的简称，程序会在工程目录下建立该用户的文件夹，用以存放拍摄的照片； 2. 打开摄像头和写入图像：调用笔记本摄像头，当P键按下时，显示当前帧的图像，经处理后，保存图像；当q键按下时，立即退出采集程序 3. 人脸检测与裁剪：在当前帧识别出人脸后将其裁剪至ORL人脸数据库大小即92x112。人脸训练程序主要完成以下功能： 1. CSV文件读取：CSV文件对应的图像数据和对应的标签； 2. 样本训练：包括ORL人脸数据库的样本和自己的样本。人脸训练样本取自ORL人脸数据库，共40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集，所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有轻微旋转)。此外，增加自己的样本，并以相同尺寸拍摄20张左右图像。人脸识别与检测程序主要完成以下功能： 1. 人脸检测：识别出当前帧是否有人脸； 2. 人脸预测：根据训练结果判断当前帧中人脸是否属于样本集； 3. 姓名显示：若属于样本集则显示姓名缩写，否则，显示“0”。

基于OpenCV的人脸识别设计方案

基于OpenCV的人脸识别设计方案导读: 本文提出了一种在Linux 平台下开发脸识别系统的方案，通过QT 来开发用户界面，调用OpenCV 图像处理库对相机进行采集和处理采集图像，从而实现了人脸检测、身份识别、简单表情识别的功能。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟，构建人脸识别系统需要用到一系列相关技术，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。而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值，可广泛应用于各类监控场合，因此具有广泛的应用前景。OpenCV 是Intel 公司支持的开源计算机视觉库。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV 可以直接应用于很多领域，其中就包括很多可以应用于人脸识别的算法实现，是作为第二次开发的理想工具。 1 系统组成本文的人脸识别系统在Linux 操作系统下利用QT 库来开发图形界面，以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。 2 搭建开发环境采用德国Basler acA640-100gc 相机，PC 机上的操作系统是Fedora 10，并

基于OpenCV的人脸识别算法研究

基于OpenCV的人脸识别算法研究摘要:通过对基于Adaboost人脸检测算法的研究，利用该算法与计算机视觉类库openCV进行人脸检测系统的设计，实现了对出现在视频或图像中的人脸检测。此外，在VC++6.0环境下实现了对一个简单的人脸检测系统软件的界面开发，该系统对人脸检测的速度较快，检测结果较为准确，可以作为其他人脸检测或人脸模式识别的系统的开发基础。关键词：人脸检测；openCV；Adaboost；系统 Face detection system design based on openCV Abstract: According to the research of Adaboost algorithm of Face Detection，people made use of the algorithms and computer vision class library openCV for the design of face detection system and achieved the target of detecting faces showing up in videos and pictures. What’s more，in the environment of VC++6.0，it achieved the development of simple Face Detection. The speed of Face Detection is very fast and the test results are accurate. It can be used as the development foundation of other face detection or face pattern recognition system. Key words: face detection；openCV；Adaboost；system 1.引言随着计算机与数字信号处理技术的高速发展，人脸检测技术在众多领域得到广泛应用。人脸检测技术是指在视频或图像中检测出现人脸位置、大小的过程。作为人脸信息处理中的一项关键技术，人脸检测技术已经超出了其它人脸识别模式的应用范畴，在视频处理、图像处理、身份验证、安全监测等方面有着重要的应用价值。随着计算机语言算法的发展，近年来出现了大量的人脸检测的算法，其中能够较好的解决人脸的检测速度与检测效果的算法，是在2001年由Paul Viola和Michael Jones首先提出的Adaboost算法。openCV是由Intel 提供的一系列包括C与C++的提供计算机视觉和图像处理的开源软件包，它为视频或图像处理搭建了很好的软件平台。本系统就是基于openCV利用Adaboost算法设计的一个简单的人脸检测系统#该系统能够快速&准确的检测到图像或视频中的人脸。 2.AdaBoost人脸检测算法对人脸检测的研究最初可以追溯到20世纪70年代，早期的研究方向与现在的研究方向与方法不同。目前在实际中应用的人脸检测方法较为普遍的是基于Adaboost算法的方法。 Viola的人脸检测方法是一种基于积分图、级联分类检测器和Adaboost算法的方法，方法框架可以分为以下3大步骤： 1）使用Haar-like特征表示人脸，使用“积分图”实现特征数值的快速计算； 2）使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器； 3）将得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，训练得到的强级联结构能有效地提高分类器的检测速度。