(完整版)电气与电子工程学院通信工程基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现毕业论文
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的发展，人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分。
该技术被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉库，为开发者提供了进行人脸识别系统的设计和实现的可能。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统设计，包括其设计思路、实现方法和应用前景。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标是实现高效、准确的人脸识别功能。
通过使用OpenCV的强大功能，系统将能够实现对人脸的检测、跟踪、识别和比对。
此外，系统还应具有良好的实时性和稳定性，以满足实际应用的需求。
三、系统设计原理本系统设计主要基于OpenCV的人脸识别技术，包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
1. 人脸检测：通过OpenCV中的人脸检测算法，系统能够在图像或视频中检测出人脸。
这些算法通常基于肤色模型、形状模型或深度学习模型等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统将提取出人脸的特征。
这些特征通常包括面部关键点的位置、纹理特征、深度学习特征等。
OpenCV提供了多种特征提取方法，如HOG、SIFT、SURF等。
3. 人脸比对：提取出特征后，系统将进行人脸比对。
这通常通过将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对来实现。
比对的算法可以是基于距离度量、相似度度量等。
四、系统设计实现1. 硬件环境：本系统设计的硬件环境包括计算机、摄像头等。
计算机应具备足够的计算能力以支持实时的人脸识别处理，摄像头应具备高清、稳定的图像采集能力。
2. 软件环境：本系统设计的软件环境主要基于OpenCV和Python。
OpenCV用于实现人脸识别的核心算法，Python则用于编写系统的主程序和用户界面。
3. 系统实现流程：首先，通过摄像头实时采集图像或视频；然后，使用OpenCV中的人脸检测算法检测出图像中的人脸；接着，提取出人脸的特征；最后，将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对，实现人脸识别。
基于脑电信号识别的人机交互系统设计与实现
基于脑电信号识别的人机交互系统设计与实现人机交互是计算机科学领域中研究人与计算机之间交互的一门学科，总体目标是设计出智能化、自然化、感知化的交互体验，使人类与计算机的交互更加便捷和高效。
在过去的几十年中，随着技术的发展，人机交互的方式也在不断演变，从最早的命令行界面到如今的图形用户界面、语音识别、手势控制等。
然而，传统的人机交互方式仍然存在一些局限性，如语音交互需要有一定的环境噪声干扰，手势交互需要有特定的装置支持等。
近年来，随着脑机接口技术的发展，基于脑电信号识别的人机交互系统逐渐成为研究热点。
脑电信号是人脑产生的微弱电流在头皮上的分布电势，通过采集和分析脑电信号，可以获取到人脑的活动信息。
脑电信号识别技术则是基于这些脑电信号，通过信号处理与模式识别方法，将脑电信号转换为计算机可理解的指令，从而实现与计算机的交互。
在设计与实现基于脑电信号识别的人机交互系统时，需要经过以下几个步骤：1. 脑电信号采集：首先需要选择适当的脑电信号采集设备，如脑电帽、脑电电极等。
通过将采集设备放置在头皮上，可以采集到脑电信号的原始数据。
2. 数据预处理：由于脑电信号受到肌肉运动、环境噪声等干扰，需要对采集到的脑电信号进行预处理。
常用的预处理方法包括滤波、去噪等，旨在增强脑电信号的特征。
3. 特征提取：在预处理过程之后，需要从脑电信号中提取出能够代表脑活动特征的信息。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。
4. 模式识别：在获得了代表脑活动特征的信息之后，需要将这些信息与预先定义好的模式进行比对，从而实现对脑电信号的识别。
常用的模式识别方法包括支持向量机、神经网络、深度学习等。
5. 指令生成：在识别出脑电信号之后，需要将其转化为计算机可理解的指令。
根据具体的人机交互需求，可以定义不同的指令，如控制鼠标移动、点击、键盘输入等。
6. 人机交互系统实现：最后，将前面所述的步骤整合起来，开发出基于脑电信号识别的人机交互系统。
基于K-L变换的人脸识别系统
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（华东交通大学 电气与电子工程学院， 江 西 南 昌 ))""%) ）
摘要： 围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究 * 主要有： 运 用灰度投影 提取出在 简单背景中 的人脸图 像， 进 行归一化操作； 以类间散布矩阵作为产生矩阵， 通过 , $ . 变换降维并提取出代数特征， 为了 减少计算量， 运用 了奇异值分 解， 最后用最小距离分类器分类对图像进行分类 * 实验结果表明本方法的有效 性 * 并且 对人脸姿 态， 表 情， 光照 等都具有 一定的免 疫性 * 关 键 词： 人脸识别； 特征提取； 眼睛定位； , $ . 变换； 模式识别 文献标识码： 1 中图分类号： /0)’ % * &%
基于计算机视觉技术的人机交互系统设计
基于计算机视觉技术的人机交互系统设计一、引言随着科技的发展和普及，计算机技术在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，人机交互系统的设计也越来越制约着计算机软件的实际应用效果。
在人机交互系统中，计算机视觉技术提供了重要的支持，可以实现人机便捷交互、提高用户体验、扩大用户群体。
本文阐述了基于计算机视觉技术的人机交互系统设计的背景、技术特点以及应用前景。
二、计算机视觉技术的基本概念与原理计算机视觉是指计算机通过使用摄像头、麦克风、传感器等设备、算法和数学模型来模拟“视觉”突破信息处理的范畴，实现对图像和视频信号的处理及解释。
计算机视觉技术在人机交互系统中的应用越来越广泛，在日常生活中常见的有语音识别、手势识别、人脸识别等应用。
1、图像处理技术：包括图像的获取、传输、存储、压缩、增强、滤波等技术。
图像的获取是人机交互系统的基础，图像传输就必须要求很高的网络带宽和传输速度以及稳定性，低延迟是较好的选择。
2、视频处理技术：对录制视频数据进行缩放和剪辑，录制视频活动监控和人机交互系统的视频传递，需要体现出应用上的灵活性，这是对网络通讯的要求，尤其是传输格式的高效和精细化处理都有着着重的意义。
3、图像识别技术：图像识别是计算机视觉技术中最为基础的技术之一，包括图像分类、目标检测、图像分割等技术。
在人机交互系统中，常见的应用包括人脸识别、手势识别等。
4、计算机视觉算法：基于计算机视觉技术的人机交互系统需要借助优秀的算法才能运作。
计算机视觉算法涉及到数学模型的设计、图像的处理、算法的优化等方面。
常见的计算机视觉算法包括SVM、神经网络和决策树等。
三、基于计算机视觉技术的人机交互系统设计在人机交互系统设计中，计算机视觉技术的应用可以提高用户体验，增加系统的可用性和用户的使用率，具有良好的发展前景。
可以从以下几个方面来探讨基于计算机视觉技术的人机交互系统的设计：1、手势识别系统手势识别系统是基于计算机视觉和数字信号处理技术的，通过识别手势的形状、姿态和动作来实现人机交互。
光电信息科学与工程在人工智能领域的应用
光电信息科学与工程在人工智能领域的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门新兴的学科，在当今社会发展中起着越来越重要的作用。
光电信息科学与工程作为一门学科，涉及光学、电子学、计算机科学等多个领域，并且在人工智能领域发挥着重要的作用。
本文将探讨光电信息科学与工程在人工智能领域的应用。
一、图像识别与计算机视觉在人工智能领域中，图像识别和计算机视觉是重要的研究方向，而光电信息科学与工程的技术在这方面发挥着关键的作用。
通过光电信息科学与工程的技术手段，可以将图像进行采集、处理和分析，实现对图像中物体的识别和理解。
以人脸识别为例，光电信息科学与工程可以利用光学传感器和图像处理算法对人脸图像进行采集、分析和识别，实现自动化的人脸识别。
同时，光电信息科学与工程还可以提供高精度的光学传感器，能够捕捉到微小的细节，提高人脸识别的准确性和稳定性。
此外，光电信息科学与工程在计算机视觉领域的应用还包括目标检测、图像分割、图像增强等方面。
通过光电信息科学与工程的技术，可以更好地处理图像数据，提高计算机对图像信息的理解和处理能力。
二、光电传感技术在智能感知中的应用光电传感技术是光电信息科学与工程的重要组成部分，其在人工智能领域中的应用广泛而深入。
光电传感技术可以通过对光的传播和反射的感知，获取环境中的信息，并将其转化为数字信号进行分析和处理。
在无人驾驶领域，光电传感技术可以利用激光雷达等设备感知车辆周围的道路、障碍物和交通信号灯等信息，为自动驾驶系统提供精准的感知和判断。
通过光电传感技术，自动驾驶系统能够实现对环境的感知，提高行驶的安全性和准确性。
此外，光电传感技术还可以应用于智能家居、智能医疗等领域。
例如，在智能家居中，光电传感技术可以通过感知室内光线的亮度和色彩，实现自动调节照明系统的功能，提高居住环境的舒适度和节能效果。
三、光电信息处理与机器学习光电信息处理是光电信息科学与工程中的重要研究方向，其与机器学习技术的结合为人工智能领域带来了新的发展机遇。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。
二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。
2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。
3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。
三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。
通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。
四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。
同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。
2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。
3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。
4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
根据设定的阈值，判断是否为同一人。
五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。
2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。
3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。
六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。
采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。
2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
毕业设计-人脸识别系统设计【范本模板】
第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内,对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
基于计算机视觉的智能检测系统设计与实现
基于计算机视觉的智能检测系统设计与实现随着技术的不断进步和发展，计算机视觉技术也逐渐成为了人工智能技术中的重要组成部分。
该技术可以利用计算机对图像进行分析和处理，实现人工智能应用领域中的图像识别、物体检测、人脸识别等功能。
在工业生产、医疗保健、交通运输、城市管理等诸多领域中，计算机视觉技术都得到了广泛应用。
其中，基于计算机视觉的智能检测系统是一个重要的应用方向。
下面，将重点讨论基于计算机视觉的智能检测系统的设计与实现。
一、基于计算机视觉的智能检测系统概述基于计算机视觉的智能检测系统是指将计算机视觉技术应用于环境监测、物体识别等场景中的检测系统。
目前，这类系统已经广泛应用于机器人、智能家居、无人机、安防等领域。
它可以通过图像和视频数据进行信息持续性监测，这对于环境监测、人员检测、车辆检测等领域都非常有意义。
二、基于计算机视觉的智能检测系统的技术原理基于计算机视觉的智能检测系统技术原理是应用计算机视觉技术和深度学习技术对图像和视频进行分析和识别。
设备的摄像机可以将拍摄到的图像数据通过网络传输至后端进行处理，从而实现检测出特定的物体或目标。
在技术实现方面，这类系统一般涉及以下四个方面的技术：1.图像采集和处理技术：该技术通常使用摄像机来获取环境或目标图像，并利用处理技术对这些图像进行预处理和后处理，以使计算机更容易地理解它们。
2.目标检测和跟踪技术：目标检测技术主要运用深度学习技术实现对目标的识别和定位；目标跟踪技术则是对于移动目标的关注和追踪。
3.数据分析和处理技术：数据分析和处理技术是一个关键的组成部分，它用于对图像和视频数据进行初步分析和处理，从而找出目标对象和证据。
4.智能识别和决策技术：智能识别技术可以根据图像数据识别目标的属性、行为和位置信息，从而更好地决策。
三、基于计算机视觉的智能检测系统的应用场景基于计算机视觉的智能检测系统广泛适用于安防、交通、医疗、环保等多个领域。
1.安防：基于计算机视觉的智能监控系统可以通过抓取图像和视频，以及分析数据，对于异常行为和形态进行智能预警。
嵌入式人工智能技术应用课件：基于人脸识别算法实现人脸检测
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片 显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。 参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。 如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。 执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用 事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同 组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要 显示的文本，没有常用事件。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
计算机视觉技术在智能电网中的实际应用案例分享
计算机视觉技术在智能电网中的实际应用案例分享智能电网，作为现代电力系统的升级版，以其高效、可靠和可持续发展的特点而备受关注。
而计算机视觉技术作为一项前沿的技术，在智能电网的建设中也发挥着重要作用。
本文将分享一些计算机视觉技术在智能电网中的实际应用案例，以探讨其在电网领域的应用前景。
一、智能巡检智能巡检是指利用计算机视觉技术对电力设备进行自动化检测和诊断的过程。
传统的巡检方式往往需要工作人员手动巡检电网设备，工作效率低下且存在人为疏忽的可能。
而利用计算机视觉技术，可以通过安装摄像头或其他视觉传感器，实时监测电网设备的运行状态。
例如，在变电站的监控室中，可以通过摄像头对变压器、开关等设备进行视觉监测，及时发现异常情况，并通过智能算法分析，判断设备的正常运行与否。
通过智能巡检，可以大大提高电网设备的故障诊断效率和安全性，减少人为巡检带来的风险。
二、智能安防智能电网中的安全问题一直备受关注，其中电网的入侵检测是重要的保障措施之一。
计算机视觉技术可以应用于智能电网的安防系统中，通过分析视频图像，实现入侵检测和报警。
例如，可以在变电站周边或关键区域部署摄像头，利用计算机视觉技术对图像进行实时分析，警车、people等运动目标进行精确定位和识别。
当系统检测到异常行为时，立即触发报警机制，及时防止潜在的安全风险。
通过智能安防系统，可以有效地提升智能电网的安全性和防护能力。
三、智能能效管理智能电网的能效管理是对电网运行数据进行实时监控和分析，以实现能源的合理利用和节约。
计算机视觉技术可以应用于智能电网的能效管理中，通过对电力设备运行状态的智能监测和分析，提供准确的能效评估。
例如，在变电站中，通过计算机视觉技术可以对电网设备进行在线监测，提取数据并进行实时分析。
通过对数据的分析，可以发现设备的能耗情况和潜在的问题，帮助电力公司进行智能调控和优化，以实现能源的高效利用和节约。
四、智能抢修智能抢修是指利用计算机视觉技术对电网故障进行智能诊断和迅速修复的过程。
自动化科学与电气工程学院
自动化科学与电气工程学院控制工程领域（085210）全日制工程硕士研究生培养方案一、适用领域控制工程领域（085210）二、培养目标控制工程领域全日制工程硕士是与控制工程领域任职资格相联系的专业学位，主要为国民经济和国防建设等培养基础扎实、素质全面、工程实践能力强，并具有一定创新能力的应用型、复合型高层次工程技术和工程管理人才。
要求掌握控制工程领域的基础理论、先进技术方法和现代技术手段，具有在本领域独立从事工程设计与运行、分析与集成、研究与开发、管理与决策等能力，能够胜任实际控制系统、设备或装置的分析计算、开发设计和使用维护等工作。
三、培养模式及学习年限1．实行学分制，在攻读学位期间，要求在申请硕士学位论文答辩前，依据培养方案，获得知识和能力结构中所规定的各部分学分及总学分；要求全日制专业学位硕士研究生文献综述与开题报告至申请学位论文答辩的时间一般不少于6个月。
2. 控制工程领域鼓励开展与企业单位联合培养，控制工程领域全日制工程硕士研究生采用课程学习、实践教学和学位论文相结合的培养方式。
3．课程设置应体现工程知识和实际应用，突出专业实验类课程和工程实践类课程。
课程学习时间一般为1年。
课程具体学习、考核及管理工作严格执行《北京航空航天大学研究生院关于研究生课程学习管理规定》。
4．实践教学是全日制工程硕士研究生培养中的重要环节，工程硕士研究生应到企业实习，采用校内外实习实践基地相结合的实习模式。
全日制工程硕士研究生在学期间，应保证不少于0.5年的工程实践。
5．学位论文选题应来源于工程实际或具有明确的工程技术背景。
鼓励实行双导师制，其中第一导师为校内导师，另一位导师为校外与本领域相关的专家。
也可以根据学生的论文研究方向，成立指导小组。
6．采用全日制学习方式，遵循《北京航空航天大学研究生学籍管理规定》，学制一般为2.5年，实行弹性学习年限。
四、知识和能力结构学位课程的学习是研究生培养环节中的重要内容，学位课程的设置是以全面提高研1究生的理论与创作实践水平，在研究生学习阶段有优秀的创作成果和高质量的毕业论文为目标。
人脸识别系统任务书
广西大学毕业设计（论文）任务书课题名称人脸识别系统学院电气工程学院专业自动化班级2006级（2）班学号0602100246姓名孙宏帅指导教师（签名）年月日教研室主任（签名）年月日课题的题目和要求：一、设计题目为《人脸识别系统》要求1、了解人脸的特征，识别技术的原理。
2、了解什么是人脸识别、人脸识别的过程。
3、掌握人脸识别系统的工作原理以及系统模块设计。
4、设计一套人脸识别系统，说明运用的是人脸的哪些特征以及如何处理图像。
二、设计的技术要求与数据（或论文主要内容）：1. 根据人脸识别的工作原理要求，2.论述人脸识别的特点及优劣。
3.其余的设计原始资料，要求根据设计需要自行补充收集。
三、设计（论文）工作起始日期：自2008年 1 月21日起，至2008 年 6 月13 日止。
四、进度计划与完成的工作：1)扫清理论障碍,做好整个系统设计原理的初期准备。
第1周2)研究具体实现方案，以及相应的控制策略。
第2～4周3)完成系统主控单元的硬件和软件设计5～7周4)撰写学位论文，系统测试。
第8～12周5)系统整合、论文修改完善、答辩。
第13周五、主要参考文献、资料：[1] 沈文，Engle lee ，詹卫前等. A VR单片机C语言开发入门指导北京：清华大学出版社2006-1[2] 金春林，邱慧芳，张皆喜。
A VR系列单片机C语言编程与应用实例北京：清华大学出版社2003-11-01[3] 周立功。
A VR嵌入式系统基础教程北京：北京航空航天大学出版社2005[4] 黄任. A VR单片机与CPLD/FPGA综合应用入门北京：北京航空航天大学出版社2004-8[5]梁森《自动检测技术及应用》机械工业出版社第三版 2007年。
《计算机视觉》教学课件 第11章1-人脸检测、识别与表情识别1
• 自行构造人脸数据库和测试集
2024/7/13
6
项目任务
➢基于ResNet进行表情识别
➢使用Kaggle ICML表情数据集
• 包含35,887张48*48大小的表情灰度图片，共计七种类别：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、
惊讶和中性，并被保存在csv文件中（保存的是像素值）
MTCNN）
• 将人脸区域检测与人脸关键点检测放在一
起
• 这三个级联的网络
• P-Net生成候选框
• R-Net高精度候选框过滤选择
• O-Net生成最终候选框与人脸关键点
• 图像金字塔、非极大抑制
2024/7/13
13
知识链接-MTCNN
• P-Net，R-Net和O-Net的体系结构
• “MP”表示最大池化，“Conv”表示卷积
2024/7/13
18
知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化
• 对每层输出进行归一化处理
• 假设一个batch中有m个样本，在某一层的输出分别是 {1 , 2 , … , }, 可能是一维向量，
也可能是二维特征图
2024/7/13
19
知识链接-FaceNet
• 有三张图片参与计算
• 使得提取出来的特征，在相似图片上距离相近，不同图片上距离远
min
anchor
2024/7/13
positive
anchor negative
16
知识链接-FaceNet
2024/7/13
17
知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化
《2024年基于皮肤电信号和反应时间的人体反应速度测量系统的设计》范文
《基于皮肤电信号和反应时间的人体反应速度测量系统的设计》篇一一、引言人体反应速度是衡量个体应对突发刺激、进行快速决策和动作执行能力的关键指标。
随着科学技术的不断发展，人体反应速度的测量在体育竞技、医学诊断、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
本文旨在设计一个基于皮肤电信号和反应时间的人体反应速度测量系统，以实现对人体反应速度的准确测量和评估。
二、系统设计概述本系统设计主要包含两个部分：皮肤电信号的采集和反应时间的测量。
其中，皮肤电信号反映了人体的生理反应，而反应时间则直接体现了人体的神经反应速度。
系统通过采集这两方面的数据，综合评估人体的反应速度。
三、皮肤电信号采集模块设计皮肤电信号是一种反映人体生理反应的电信号，具有较高的信噪比和灵敏度。
本模块采用生物电传感器，通过与人体皮肤接触，实时采集皮肤电信号。
生物电传感器采用低噪声、高灵敏度的设计，以确保采集到的信号质量。
同时，系统采用数字信号处理技术，对采集到的信号进行滤波、放大和数字化处理，以便后续分析。
四、反应时间测量模块设计反应时间的测量主要依赖于对刺激信号的快速响应和记录。
本模块采用高精度的计时器，当人体对刺激信号做出反应时，计时器开始计时，直至反应动作完成时停止计时。
为了实现高精度的计时，系统采用基于计算机视觉的技术，通过捕捉人体反应动作的图像变化，实现反应时间的准确测量。
五、系统软件设计系统软件部分主要包括数据采集、数据处理、结果分析和数据存储等功能。
数据采集模块负责从硬件设备中获取皮肤电信号和反应时间数据；数据处理模块负责对采集到的数据进行预处理、特征提取和分析；结果分析模块根据分析结果，综合评估人体的反应速度；数据存储模块则负责将数据保存至数据库或文件系统中，以便后续查询和分析。
六、系统实现与测试在系统实现过程中，需要关注硬件设备的选型与配置、软件代码的编写与调试以及系统的集成与测试。
首先，根据系统需求选择合适的生物电传感器、计时器和计算机等硬件设备；其次，编写相应的软件代码，实现数据采集、处理和分析等功能；最后，对系统进行集成与测试，确保系统的稳定性和准确性。
广播电视工程中的人脸识别与像识别技术研究
广播电视工程中的人脸识别与像识别技术研究广播电视工程中的人脸识别与图像识别技术研究在当今数字化和信息化的时代，广播电视工程正经历着深刻的变革。
其中，人脸识别和图像识别技术的应用为广播电视行业带来了新的机遇和挑战。
这两项技术不仅能够提升广播电视的安全性、互动性和用户体验，还在内容创作、广告投放等方面发挥着重要作用。
人脸识别技术，简单来说，就是通过对人脸的特征进行提取和分析，从而实现对个体的识别和认证。
在广播电视工程中，人脸识别技术有着广泛的应用场景。
比如，在电视台的门禁系统中，通过人脸识别可以快速准确地识别工作人员的身份，确保只有授权人员能够进入特定区域。
这大大提高了电视台的安全性，减少了未经授权人员进入关键区域带来的风险。
在广播电视的直播节目中，人脸识别技术也能大显身手。
通过对嘉宾和主持人的面部识别，可以实现实时的面部表情分析和情感解读。
这不仅为观众提供了更丰富的观看体验，还能为节目制作人员提供有价值的参考，帮助他们更好地把握节目节奏和氛围。
另外，在广播电视的广告投放中，人脸识别技术也有着独特的优势。
通过对观众的面部特征进行分析，可以获取观众的年龄、性别、表情等信息，从而实现精准的广告投放。
例如，对于年轻女性观众，可以投放化妆品广告；对于老年观众，可以投放保健产品广告。
这样的精准投放能够提高广告的效果和转化率，为广告商和电视台带来更多的收益。
图像识别技术则是对图像中的内容进行分析和理解，包括物体识别、场景识别、文字识别等。
在广播电视工程中，图像识别技术也有着重要的应用价值。
在新闻报道中，图像识别技术可以快速对大量的图片和视频进行分析，筛选出有价值的新闻素材。
例如，在自然灾害的报道中，可以通过图像识别技术快速识别出受灾区域的情况，为新闻报道提供及时准确的信息。
在体育赛事的转播中，图像识别技术可以对运动员的动作和表现进行分析。
比如，通过对足球运动员的动作识别，可以实时判断是否越位；通过对篮球运动员的投篮动作识别，可以计算投篮的准确率。
人脸识别的毕设课题
有关“人脸识别”的毕设课题
人脸识别的毕设课题涵盖了人脸识别的多个方面，包括基于深度学习的方法、多特征融合、字典学习、文本/语音驱动的动画生成、深度学习在人脸老化、表情识别、认证等方面的应用，以及基于生成模型的人脸图像合成与分析等。
这些课题的研究可以为人脸识别技术的发展和应用提供新的思路和方法。
有关“人脸识别”的毕设课题如下：
1.基于深度学习的人脸识别方法研究。
2.人脸表情识别关键技术研究。
3.基于多特征融合的人脸识别研究。
4.基于字典学习的人脸特征提取及识别研究。
5.基于文本/语音驱动的高自然度人脸动画生成研究。
6.基于深度学习的人脸老化合成研究。
7.基于深度学习的人脸表情识别研究。
8.基于深度学习的人脸认证方法研究。
9.基于特征学习的无约束环境下的人脸识别研究。
10.基于生成模型的人脸图像合成与分析研究。
人脸识别与检测系统答辩课件
基于ARM的人脸识别和定位系统
姓名：XXX
指导教师：XXX
人脸识别与检测系统答辩
1
一、关于人脸识别 二、人脸识别过程 三、人脸识别技术 四、人脸识别系统设计
人脸识别与检测系统答辩
2
一.
人脸识别是一个活跃的研究领域，是
使用OpenCV检测人脸的流程
统
设
计
人脸识别与检测系统答辩
四.
人 脸 识 别 系 统 设 计
开始 加载分类器 将分类器转化为内部格式 加载检测图 检测 定位
结束
图2 使用OpenCV检测人脸的流程图
人脸识别与检测系统答辩
四.
人
人脸识别算法的设计
脸 识 别
本文采用的是基于Viola-Jones框架 的面部识别算法。
三
面部特征的模式识别算法
.
线性判别分析（Fisher线性判别）
人
支持向量机SVM
脸
贝叶斯网络
识
隐马尔可夫模型及其基本问题
别
人工神经网络
技
模糊模式识别
术
人脸识别与检测系统答辩
四.
人
搭建平台
脸
图像采集模块设计
识
人脸识别算法设计
别
系
统
设
计
人脸识别与检测系统答辩
四.
人
搭建平台
脸
本文的硬件平台采用基于ARM9架构 的S3C2440嵌入式开发板。
提出使用矩形特征法进行特征值运 算，采用感知器学习算法训练最佳
系
特征。
统
该算法运算速度较快、错误分类率 低、识别率较高、误识率低，适合
面向安全认证的人脸识别系统设计与实现
面向安全认证的人脸识别系统设计与实现
林超楠;周文欣;霍瑛
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2024(36)4
【摘要】由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择。
由于安全认证的需求日益凸显,因此设计一套专注于安全认证的人脸识别系统。
首先,采用RetinaFace进行人脸检测和关键点识别;其次,采用活体检测技术进行人脸的安全认证;最后,基于FaceNet进行精确的人脸识别。
实验结果表明,面向安全认证的人脸识别系统在人脸识别和活体检测方面效果良好,符合安全认证的设计需求。
【总页数】4页(P159-162)
【作者】林超楠;周文欣;霍瑛
【作者单位】南京工程学院计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.面向公安部门的人脸识别系统的设计和实现
2.面向工地疫情防控的人脸识别系统设计与实现
3.基于移动终端的动态密码安全认证系统设计与实现
4.手术室人脸识
别与确认系统设计与实现5.面向多角度和口罩遮挡的加权人脸识别方法研究与实现
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毕业设计（论文）题目基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现姓名宋健所在学院电气与电子工程学院专业班级07通信2班指导教师熊炜日期2011年6月4日毕业设计（论文）任务书学院电气与电子工程学院指导教师熊炜职称讲师学生姓名宋健专业班级通信工程2班学号设计题目基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现设计内容目标和要求一、设计内容及要求人脸检测与识别的应用范围涵盖了公安刑侦、司法鉴定、访问控制、金融支付、医学应用、视觉监控和视频会议等多个领域，对其算法的实时性要求也非常高。
目前已经实现又应用到实际领域中的实时自动人脸检系统并不多，性能也有待于改善。
本论文的要求是开发检测率较高、功能齐全的动态图像人脸检测软件。
二、撰写论文要求（1）按照要求的格式书写论文；（2）论文须达万字以上（图按比例折算字数）；论文包括摘要、关键字、正文及参考文献；（3）论文一律用A4纸张打印并装订。
三、毕业设计进程2009年12月，布置毕业论文，选定毕业论文题目；2010年1月16日——2月28日，搜集资料并进行学习；2010年3月01日——3月14日，撰写、修改并提交开题报告；2010年3月15日——3月31日，继续查阅学习资料并对毕业论文进行初步构思；2010年4月01日——5月15日，撰写毕业论文初稿；2010年5月16日——5月29日，修改毕业论文；2010年5月30日——5月31日，定稿、装订、上交；2010年6月4日，毕业答辩。
指导教师签名：年月日基层教学单位审核学院审核此表由指导教师填写学院审核毕业设计（论文）学生开题报告课题名称基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现课题来源A课题类型Y指导教师熊炜学生姓名宋健学号专业班级07通信2班本课题的研究现状：人脸检测经历了较长的发展过程，期间涌现出了很多的检测方法: 1基于知识的人脸检测技术基于知识的人脸检测技术是将人脸面额器官之间的关系编码准则化的人脸检测技术, 该技术是自顶向下, 依据人脸面部器官的对称性、灰度差异等先验知识, 制定出一系列的准则。
2基于特征的人脸检测技术基于特征的方法不仅可以从已有的面部特征而且可以从他们的几何关系进行人脸检测。
它与基于知识的方法相反。
它是先利用各种手段寻找人脸的不变特征, 然后综合找到的不变特征来确定待检测区域是否是人脸。
面部不变特征, 如: 眉毛、眼睛、鼻子、嘴和发际。
一般利用边缘检测器提取, 根据提取的特征, 建立统计模型来描述特征之间的关系, 并确定存在的人脸。
3基于模板匹配的人脸检测技术基于模板的方法可以分为两类: 预定模板和变形模板。
预定模板方法首先制定出标准的模板, 然后计算检测区域和模板的相关值, 当相关值符合制定的准则就判断检测区域为人脸。
变形模板首先制定出模板参数, 然后根据检测区域的数据对参数进行修改直至收敛, 以达到检测出人脸面部器官位置的目的。
研究目的：人脸检测与识别的应用范围涵盖了公安刑侦、司法鉴定、访问控制、金融支付、医学应用、视觉监控和视频会议等多个领域，对其算法的实时性要求也非常高。
目前已经实现又应用到实际领域中的实时自动人脸检系统并不多，性能也有待于改善。
研究意义：人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。
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像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。
课题类型：（1）A—工程实践型；B—理论研究型；C—科研装置研制型；D—计算机软件型；E—综合应用型（2）X—真实课题；Y—模拟课题；（1）、（2）均要填，如AY、BX等。
本课题的研究内容：人脸检测的研究具有重要的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。
因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。
本文对人脸检测的基本问题、研究思路和方法、经典的算法和技术全方位地做了深入系统的介绍。
本课题研究的实施方案、进度安排：实施方案:（1）人脸检测的研究经历了较长的发展阶段，了解人脸检测的基本思路。
（2）研究传统经典的人脸检测技术，开发检测率高，坚持速度快的算法（3）了解人脸检测算法（Adaboost）的原理，（4）运用cmake、opencv、VC开发人脸检测软件。
进度安排:2009年12月，布置毕业论文，选定毕业论文题目；2010年1月16日——2月28日，搜集资料并进行学习；2010年3月01日——3月14日，撰写、修改并提交开题报告；2010年3月15日——3月31日，继续查阅学习资料并对毕业论文进行初步构思；2010年4月01日——5月15日，撰写毕业论文初稿；2010年5月16日——5月29日，修改毕业论文；2010年5月30日——5月31日，定稿、装订、上交；2010年6月4日，毕业答辩。
已查阅的主要参考文献:【1】Viola P，Jones M．Rapid object detection using a boosted cascade of simplefeature[c]．In：Proceedings of IEEE Conference on Computer Vi sion and Pattern Recognition，Kauai，Hawaii，USA，2001，1：I-51l-518．【2】P. Viola, M. Jones. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE Conf on Computer Vision and Pattern Recognition, Kauai, Hawaii, USA: IEEE Computer Society, 2001.【3】Viola P.，Jones M. J.、Robust Real-Time Face Detection、International Journal of Computer Vision【4】R．Lienhart．J．Maydt．An Extended Set of Haar-1 ike Features for Rapid Object Detection[C]．IEEE【6】Huang F J，Chen T．Tracking of multiple faces for —computer interfaces and virtualenvironments[C]．IEEE Intl．Conf．on Multimedia and Expo．New York，July 2000．【7】Viola P.，Jones M. J.、Robust Real-time Object Detection、Ca mbridge Research Laboratory, Technical Report Series、CRL 200101 【8】李艳玲; 张永梅; 基于肤色信息的快速人脸检测[J]. 2006,5【9】肖明霞; 人脸检测关键算法分析[J]. 2008,3【10】周彩霞; 易江义; 人脸检测技术研究[J]. 2008,9【11】王伟; 张佑生; 方芳; 人脸检测与识别技术综述[J]. 2006,5【12】杨涛．人脸检测与跟踪[D]，西北工业大学，2004年3月．【13】周德华，毛敏峰，徐浩．一种多人脸跟踪算法的研究与实现[J]，电视技术，2005，275(5)：88～90．【14】李刚，高政、人脸自动识别方法综述、计算机应用研究、2003, Vol 8:4-9 【15】高建坡，王煜坚，杨浩等．一种基于KL变换的椭圆模型肤色检测方法指导教师意见指导教师签名：年月日毕业设计（论文）学生申请答辩表课题名称基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现指导教师（职称）熊炜（讲师）申请理由本人已经修完本科期间所有课程，完成了学位论文，特申请答辩！学生所在学院电气与电子工程学院专业班级07通信2班学号学生签名：宋健日期：2011 年 6 月4 日毕业设计（论文）指导教师评审表序评分项目（理工科、管理类）评分项目(文科) 满分评分号1 工作量外文翻译152 文献阅读与外文翻译文献阅读与文献综述103 技术水平与实际能力创新能力与学术水平25研究成果基础理论与专业知论证能力254识5 文字表达文字表达106 学习态度与规范要求学习态度与规范要求15是否同意参加答辩：总分评语指导教师签名：另附《毕业设计（论文）指导记录册》年月日毕业设计（论文）评阅人评审表07通信2学号学生姓名宋健专业班级班设计（论文）题基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现目评阅人评阅人职称序评分项目（理工科、管理类）评分项目(文科) 满分评分号1 工作量外文翻译152 文献阅读与外文翻译文献阅读与文献综述103 技术水平与实际能力创新能力与学术水平25研究成果基础理论与专业知论证能力254识5 文字表达文字表达106 学习态度与规范要求学习态度与规范要求15总分评语评阅人签名：年月日毕业设计（论文）答辩表学生姓名宋健专业班级07通信2班学号设计（论文）题目基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现序号评审项目指标满分评分1 报告内容思路清新；语言表达准确，概念清楚，论点正确；实验方法科学，分析归纳合理；结论有应用价值。
402 报告过程准备工作充分,时间符合要求。
103 创新对前人工作有改进或突破，或有独特见解。
104 答辩回答问题有理论依据，基本概念清楚。
主要问题回答准确，深入。
40总分答辩组评语答辩组组长（签字）：年月日答辩委员会意答辩委员会负责人（签字）：年月见日毕业设计（论文）成绩评定总表学生姓名：宋健专业班级：07通信2班毕业设计（论文）题目：基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现成绩类别成绩评定Ⅰ指导教师评定成绩Ⅱ评阅人评定成绩Ⅲ答辩组评定成绩总评成绩Ⅰ×40%+Ⅱ×20%+Ⅲ×40%评定等级(80--89)”、“中(70--79)”、“及格(60--69)”、“不及格(60以下)”评定等级。
其中，指导教师评定成绩占40%，评阅人评定成绩占20%，答辩组评定成绩占40%。
摘要人脸检测作为物体检测问题的一个特例，长期以来一直倍受关注。
无论是从实际应用还是从理论研究的角度来看，人脸检测都是一个颇具吸引力的课题。