基于OpenCV的人脸识别应用
基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现
分类号：密级：学校代码：10414 学号：2012160032硕士研究生学位论文基于OpenCV的人脸识别算法研究与实现Research and implementation of facerecognition algorithm based on OpenCV钟官长院所：江西师范大学导师姓名：曾纪国学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二0一五年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：摘要人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此可用于科研也可用于商业用途。
本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。
针对人脸检测，通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。
人脸检测算法是基于AdaBoost 方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。
针对人脸识别，介绍了几种传统的人脸识别方法，讨论了基于特征脸的人脸识别算法的设计，这种方法主要是通过对人的正脸进行二维矩阵描述，并将其投影到一个已经训练好的特征空间中，识别时只需要比较已知的人脸权值即可，这种方法计算速度快，容易发展成商业技术。
基于opencv的人脸识别开题报告
基于opencv的人脸识别开题报告一、选题背景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了热门研究领域。
人脸识别技术可以应用于安全监控、人脸支付、人脸解锁等多个领域，具有广阔的应用前景。
而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，被广泛应用于人脸识别领域。
本文将基于OpenCV，探讨人脸识别技术的实现原理和应用。
二、研究目的本研究旨在通过OpenCV实现人脸识别技术，探索其在实际应用中的可行性和效果。
具体目标如下：1. 研究OpenCV中人脸识别的基本原理和算法；2. 实现基于OpenCV的人脸检测和识别功能；3. 评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性；4. 探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景。
三、研究内容和方法1. 研究内容本研究将主要包括以下内容：（1）OpenCV中人脸识别的基本原理和算法研究：了解OpenCV中人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配等关键步骤。
（2）基于OpenCV的人脸检测和识别功能实现：利用OpenCV提供的函数和工具，实现人脸检测和识别功能，并进行算法优化和性能测试。
（3）人脸识别系统的准确性和稳定性评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
（4）人脸识别技术的应用前景探讨：结合实际应用场景，探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景，提出相应的建议和改进方案。
2. 研究方法本研究将采用以下方法进行实施：（1）文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解人脸识别技术的发展历程、基本原理和算法。
（2）编程实现：利用OpenCV提供的函数和工具，使用Python或C++等编程语言，实现人脸检测和识别功能。
（3）数据集准备：收集和整理包含人脸图像的数据集，用于训练和测试人脸识别系统。
（4）系统评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
基于opencv的人脸识别毕业设计
基于opencv的人脸识别毕业设计一、引言人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术已被广泛应用于安防监控、人脸支付、智能门禁等领域。
本文将以基于opencv 的人脸识别技术为研究对象，设计一种高效、准确的人脸识别方案，作为毕业设计的主题。
二、背景介绍1. 人脸识别技术发展历程人脸识别技术的发展经历了传统图像处理、特征提取、模式识别等阶段，近年来，随着深度学习技术的成熟，人脸识别技术取得了突破性进展。
基于深度学习的人脸识别算法不仅能够实现高精度的人脸检测和识别，还能适应不同光照、姿态和表情下的人脸识别任务。
2. opencv在人脸识别中的应用opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法库。
opencv的简单易用、跨评台兼容等特性，使其成为人脸识别技术开发中的重要工具。
许多经典的人脸检测、人脸识别算法都有基于opencv的实现。
三、研究内容与目标本文拟以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，结合深度学习技术和opencv图像处理算法，设计一种高效、准确的人脸识别方案。
具体研究内容和目标如下：1. 掌握opencv图像处理和人脸识别的基本原理与算法；2. 分析深度学习在人脸识别中的应用，并结合opencv实现深度学习模型；3. 设计并实现一个基于opencv的人脸检测和识别系统；4. 评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较。
四、研究方法与流程1. 研究方法本研究将采用文献调研、实验分析和系统设计等方法，通过阅读相关文献，深入了解深度学习和opencv在人脸识别中的应用；结合实际数据集，分析人脸识别算法的性能和特点；基于opencv和深度学习框架，设计实现人脸识别系统，并进行性能评估。
2. 研究流程（1）文献综述：梳理文献，了解人脸识别领域的研究现状和发展趋势；（2）数据准备：收集人脸图像数据集，用于实验分析和算法训练；（3）算法实现：基于opencv和深度学习框架，实现人脸检测和识别算法；（4）系统设计：设计一个基于opencv的人脸识别系统，包括图像预处理、特征提取和匹配识别等模块；（5）性能评估：通过实验评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人脸识别系统进行性能比较；（6）撰写毕业设计论文。
opencv人脸对比相似度代码
opencv人脸对比相似度代码概述本文档介绍了如何使用O pe nC V库中的人脸识别算法，编写一个可以计算两张人脸图片相似度的代码。
通过该代码，您可以进行人脸匹配、人脸识别等场景的开发和应用。
前言随着计算机视觉技术的迅猛发展，人脸识别在安防、人机交互等领域得到了广泛的应用。
而人脸对比的相似度计算是人脸识别中的重要一环，本文将向您介绍如何使用Op en CV库中的人脸识别算法来实现人脸对比的相似度计算。
准备工作安装O p e n C V库首先，您需要在您的计算机上安装Op en CV库。
您可以通过以下命令在终端中安装Op en CV库：p i pi ns ta ll op en cv-p yt ho n下载示例图片为了演示人脸对比的相似度计算，我们需要准备两张人脸图片作为示例。
您可以从网络上下载两张人脸图片，并确保图片文件的路径正确。
代码实现以下是实现人脸对比相似度计算的代码示例：i m po rt cv2d e fc al cu la te_s imi l ar it y(im ag e1,im a ge2):加载Haar特征分类器f a ce_c as ca de=c v2.C as ca de Cl a s si fie r(c v2.d at a.ha arc a sc ad e s+'h aa rc as ca de_fr o nt al fa ce_d ef aul t.x ml')读取图片并转为灰度图像i m g1=c v2.i mr ea d(i m ag e1)i m g1_g ra y=cv2.cvt C ol or(i mg1,cv2.C O LO R_BG R2GR AY)i m g2=c v2.i mr ea d(i m ag e2)i m g2_g ra y=cv2.cvt C ol or(i mg2,cv2.C O LO R_BG R2GR AY)检测人脸f a ce s1=f ac e_ca sca d e.de te ct Mu lt iSc a le(i mg1_gr ay,sc a le Fa c t o r=1.1,mi nN ei ghb o rs=5,m in Si ze=(30,30))f a ce s2=f ac e_ca sca d e.de te ct Mu lt iSc a le(i mg2_gr ay,sc a le Fa c t o r=1.1,mi nN ei ghb o rs=5,m in Si ze=(30,30))若未检测到人脸，则返回相似度为0i f le n(fa ce s1)==0o r le n(fa ce s2)==0:r e tu rn0提取人脸区域并进行对比f o r(x1,y1,w1,h1)i n fa ce s1:f o r(x2,y2,w2,h2)i n fa ce s2:f a ce1=im g1_g ra y[y1:y1+h1,x1:x1+w1]f a ce2=im g2_g ra y[y2:y2+h2,x2:x2+w2]使用相似度算法对人脸进行对比，例如欧氏距离、余弦相似度等返回相似度值r e tu rn si mi la ri ty_v al ue使用示例以下是使用刚刚编写的代码对两张示例图片进行人脸对比相似度计算的示例：i m ag e1="pa th/t o/i m ag e1.j pg"i m ag e2="pa th/t o/i m ag e2.j pg"s i mi la ri ty=c al cul a te_s im il ar it y(i m ag e1,i ma ge2)p r in t("人脸对比相似度：",s im il ar it y)总结通过上述代码示例，您可以了解到如何使用O pe nC V库中的人脸识别算法来实现人脸对比的相似度计算。
opencv人脸识别原理
opencv人脸识别原理OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。
在OpenCV中，人脸识别是一个重要的应用领域。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先，将输入的图像转换为灰度图像，这是因为灰度图像只有一个通道，便于加速运算。
然后，可以对图像进行一些预处理操作，如直方图均衡化、高斯滤波等，以提高识别效果。
2. 面部检测：OpenCV使用级联分类器(Cascade Classifier)来进行面部检测。
这是一种基于机器学习的方法，通过训练一个分类器来识别面部特征。
级联分类器是由多个简单特征分类器级联而成，使用Haar特征提取器和Adaboost训练技术来实现。
3. 特征提取：一旦检测到面部区域，OpenCV会使用特征提取算法来提取面部的特征。
这些特征可以是面部区域的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等，也可以是纹理特征，如局部二值模式(LBP)、小波变换等。
4. 特征匹配：接下来，OpenCV将使用已知的特征模板与提取到的面部特征进行匹配。
这可以通过比较特征向量之间的距离或使用分类器来完成。
匹配过程将对输入的面部特征与已知的人脸特征进行比对，以确定识别结果。
5. 人脸识别：最后，OpenCV将根据匹配结果进行人脸识别。
如果匹配率达到预设的阈值，则认为是同一个人。
否则，将确定为其他人或无法识别。
总的来说，OpenCV的人脸识别原理是通过面部检测、特征提取和特征匹配等步骤来实现的。
通过这些步骤，OpenCV能够准确地识别并区分不同的人脸。
如何在电脑上进行人脸识别
如何在电脑上进行人脸识别人脸识别技术在现代社会中被广泛应用，它能够通过计算机对人脸图像进行分析和比对，实现身份验证、安全监控、人脸检索等功能。
在电脑上进行人脸识别有多种方法和工具可供选择，本文将介绍一种基于OpenCV库的简单方法。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，具有强大的图像处理和机器学习功能，被广泛应用于人脸识别领域。
要在电脑上进行人脸识别，需要按照以下步骤进行操作：1. 安装OpenCV库：首先需要在计算机上安装OpenCV库。
可以从OpenCV官方网站上下载适合自己计算机系统的安装包，并按照安装指南进行安装。
安装完成后，就可以使用OpenCV提供的各种人脸识别函数和算法。
2. 收集人脸数据：在进行人脸识别之前，需要先收集一些用于训练模型的人脸数据。
可以使用摄像头采集自己的人脸图像，并将其保存到一个文件夹中。
要获得更好的识别效果，可以尽量收集多样化的人脸图像，包括不同光照条件、不同表情、不同角度等。
3. 训练人脸模型：使用OpenCV提供的人脸识别算法，可以对收集到的人脸图像进行训练，生成一个人脸识别模型。
在训练之前，需要对图像进行预处理，如灰度化、直方图均衡化等。
然后，使用这些预处理后的图像和对应的标签（如人名）进行模型训练。
4. 进行人脸识别：在得到人脸模型之后，就可以进行人脸识别了。
首先，通过摄像头获取待识别的人脸图像。
然后，将该图像与已训练的人脸模型进行比对，计算相似度或距离。
如果相似度或距离小于一定的阈值，就可以认为该人脸与训练集中的某个人脸匹配，从而实现人脸识别。
除了使用OpenCV库，还有其他一些人脸识别工具和平台可供选择，如Face++、百度AI等。
这些工具和平台提供了更加高级和全面的人脸识别功能，可以满足不同场景和需求的应用。
总之，在电脑上进行人脸识别需要选择合适的工具和算法，并按照一定的步骤进行操作。
通过收集人脸数据、训练人脸模型和进行人脸识别，可以实现准确、高效的人脸识别功能，为现代社会的安全和智能化提供了重要支持。
基于OpenCV的人脸识别系统
基于OpenCV的人脸识别系统本文针对课题要求，将Visual C++作为开发工具，在开源计算机视觉平台OpenCV上进行大量的研究和测试，所涉及的内容有：视频图像的采集、人脸图像的预处理、数学形态学图像处理、人脸定位和经典的AdaBoosting算法等。
进而为研究人脸识别技术提供参考依据。
标签：识别系统视频识别OpenCV1 研究背景近年来，在安全入口控制、金融贸易等方面，随着应用需求的增长，生物统计识别技术受到社会的普遍关注。
目前，微电子和视觉系统有了新的进展，在一定程度上使得高性能自动识别技术的实现代价不断降低。
而人脸检测是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸检测最初来源于人脸识别。
人脸检测的目的是检测一张图像是否有人脸，如果有人脸，就把它从图像背景中分离出来，然后对特征进行人脸识别。
而在视频中的人脸检测在信息处理中，已经成为一项相当难突破的技术，越来越受到计算机视觉界的广泛关注，作为一个有价值课题，已经渗透到各不同领域中。
2 视频识别功能详细设计2.1 本系统的人脸检测算法2.1.1 基于Haar特征的人脸检测算法。
本系统开发过程中使用的人脸检测算法为基于Haar特征的人脸检测算法，Haar特征定义：HAAR 算法是一种基于特征（feature）的算法，而不是基于像素的算法。
利用Haar特征分类器实现人脸识别，其特点主要表现为检测速度快，性能好，实现流程如图1所示：对于每个特定分类器来说，通常情况下用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义其特征。
在浏览了几种经典的人脸检测算法后，回到本系统中使用的人脸检测算法上。
基于Haar特征的人脸检测算法是最近几年被引用较多，较典型的人脸检测算法。
2.1.2 积分图像。
积分图是Haar分类器能够实时检测人脸的保证。
积分图像是数字图像的一种表示方法，对（x，y）点处的像素值，代表所有左上角像素的总和。
其中g（i，j）是原始的图像，i（x，y）是积分图像。
《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。
opencv 项目案例
opencv 项目案例OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和算法，用于处理和分析图像和视频数据。
下面是一些基于OpenCV的项目案例以及相关参考内容，希望对您有所帮助。
1. 人脸识别人脸识别是计算机视觉领域的一项重要任务，可以应用于安防监控、人机交互等领域。
参考内容可以包括：- 人脸检测：使用OpenCV的人脸检测器（如Haar级联分类器）对输入图像进行人脸检测。
- 特征提取：使用OpenCV的特征提取算法（如局部二值模式直方图）从人脸图像中提取特征向量。
- 训练分类器：使用OpenCV的机器学习算法（如支持向量机）来训练一个人脸分类器。
- 人脸识别：使用训练好的分类器对新的人脸图像进行识别。
2. 手势识别手势识别可以应用于人机交互、虚拟现实等领域。
参考内容可以包括：- 手势检测：使用OpenCV的背景减除算法和运动跟踪算法对输入视频中的手部进行检测和跟踪。
- 手势识别：根据手势的形状、轮廓、手指数量等特征，使用OpenCV的图像处理和机器学习算法对手势进行识别。
- 手势控制：根据识别出的手势，实现对计算机或设备的控制（如控制鼠标、游戏操作等）。
3. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪可以应用于安防监控、自动驾驶等领域。
参考内容可以包括：- 目标检测：使用OpenCV的目标检测器（如级联分类器、深度学习模型）对输入图像或视频中的目标进行检测。
- 目标跟踪：根据检测到的目标，使用OpenCV的运动跟踪算法（如卡尔曼滤波、均值漂移）对目标进行跟踪。
- 多目标跟踪：对于多个目标，使用OpenCV的多目标跟踪算法（如多种滤波方法的组合）进行跟踪与管理。
4. 图像处理与增强图像处理与增强可以应用于图像编辑、美颜相机等领域。
参考内容可以包括：- 图像滤波：使用OpenCV的滤波算法（如均值滤波、高斯滤波）对图像进行平滑处理或边缘增强。
- 图像增强：使用OpenCV的直方图均衡化、自适应直方图均衡化等算法对图像进行增强。
本科毕业论文-—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 Basedon The ResearchAbstract：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目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
基于OpenCV的人脸识别系统设计与开发
基于OpenCV的人脸识别系统设计与开发人脸识别技术是近年来备受关注的热门领域之一，随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，为人脸识别系统的设计与开发提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计与开发过程，包括系统架构设计、数据集准备、人脸检测与识别算法选择、系统实现等方面的内容。
1. 系统架构设计在设计基于OpenCV的人脸识别系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的人脸识别系统包括数据采集模块、人脸检测模块、特征提取与匹配模块以及用户界面模块等部分。
其中，数据采集模块用于采集人脸图像数据，人脸检测模块用于检测图像中的人脸位置，特征提取与匹配模块用于提取人脸特征并进行匹配识别，用户界面模块则提供友好的交互界面。
2. 数据集准备在开发人脸识别系统之前，需要准备一个包含多个人脸图像样本的数据集。
数据集应该包括多个不同人员的正面照片，并且要求图像质量较高、光照条件和角度多样化。
这样可以提高系统对不同环境下的人脸进行准确识别的能力。
3. 人脸检测与识别算法选择OpenCV提供了多种经典的人脸检测与识别算法，如Haar级联检测器、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法等。
在选择算法时，需要根据实际需求和场景进行评估和比较。
Haar级联检测器适用于实时性要求高的场景，而LBPH算法则适用于较为复杂的环境下。
4. 系统实现在实现基于OpenCV的人脸识别系统时，可以借助OpenCV提供的函数库和工具进行开发。
首先需要加载训练好的分类器模型，然后对输入图像进行预处理和特征提取，最后通过匹配算法进行人脸识别。
同时，还可以结合深度学习技术，如使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
5. 系统优化与性能评估在完成系统开发后，需要对系统进行优化和性能评估。
android java opencv facedetectyn 用法
android java opencv facedetectyn用法在Android平台上使用OpenCV库进行人脸识别是一项涉及多个步骤的任务。
以下是一个关于如何使用OpenCV的Java接口进行人脸检测的基本指南。
1. 导入OpenCV库首先，你需要在你的Android项目中导入OpenCV库。
这通常通过在你的build.gradle 文件中添加依赖来完成。
确保你已经下载并安装了OpenCV的Android SDK。
2. 初始化OpenCV在你的应用程序中，你需要初始化OpenCV库。
这通常在主活动（MainActivity）的onCreate方法中完成。
你可以调用OpenCVLoader.initDebug()来初始化OpenCV库。
3. 加载人脸检测器OpenCV提供了多种人脸检测方法，其中最常见的是Haar特征级联分类器。
你需要加载一个预训练的XML文件，该文件包含了用于人脸检测的特征和参数。
javaCascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getContext().getResources().getIdentifier("lbpcascade_frontal face", "raw", getContext().getPackageName()));if (faceDetector.empty()) {Log.e(TAG, "Failed to load cascade classifier");// 处理加载失败的情况}4. 处理图像接下来，你需要从摄像头或图像库获取图像，并将其转换为OpenCV可以处理的格式（通常是Mat对象）。
5. 进行人脸检测使用加载的人脸检测器在图像上检测人脸。
这通常通过调用detectMultiScale方法完成。
javaMatOfRect faceDetections = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(grayImage, faceDetections);其中grayImage是一个灰度图像，因为Haar特征级联分类器通常在灰度图像上运行得更快。
《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。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉工具，为开发高效、准确的人脸识别系统提供了可能。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统设计，包括其原理、实现方法以及应用前景。
二、系统设计原理1. 人脸检测：人脸识别系统的第一步是检测图像中的人脸。
OpenCV提供了多种人脸检测算法，如Haar级联分类器、DNN模块等。
这些算法能够快速准确地从图像中检测出人脸。
2. 特征提取：检测到人脸后，需要提取人脸的特征。
OpenCV支持多种特征提取方法，如HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等。
这些方法能够提取出人脸的形状、纹理等特征，为后续的识别提供依据。
3. 人脸比对：提取特征后，需要将特征与人脸库中的数据进行比对。
OpenCV支持多种比对算法，如基于欧氏距离的比对算法、基于支持向量机（SVM）的比对算法等。
这些算法能够计算出相似度，从而判断是否为同一人。
三、系统实现方法1. 环境搭建：首先需要安装OpenCV库以及相关依赖。
此外，还需要准备人脸数据集，用于训练和测试模型。
2. 人脸检测：使用OpenCV提供的人脸检测算法，对图像进行人脸检测。
可以通过调整参数来优化检测效果。
3. 特征提取：根据检测到的人脸，使用HOG、LBP等算法提取人脸特征。
这些特征将用于后续的比对和识别。
4. 人脸比对：将提取的特征与人脸库中的数据进行比对，计算相似度。
可以使用基于欧氏距离的比对算法或基于SVM的比对算法等。
5. 结果输出：根据比对结果，输出识别结果。
可以设置阈值来判断是否为同一人。
四、系统应用基于OpenCV的人脸识别系统具有广泛的应用前景。
它可以应用于安防、金融、教育等领域，如门禁系统、支付验证、学生考勤等。
此外，还可以通过与其他技术结合，如语音识别、智能监控等，实现更智能化的应用。
基于OpenCV的实时人脸识别系统设计与实现
基于OpenCV的实时人脸识别系统设计与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
基于OpenCV的实时人脸识别系统具有实时性强、准确性高等优点，本文将介绍如何设计和实现这样一个系统。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。
三、实时人脸识别系统设计1. 数据采集在设计实时人脸识别系统时，首先需要进行数据采集。
通过摄像头采集人脸图像，并标注每张图像对应的人物信息，构建训练数据集。
2. 数据预处理对采集到的人脸图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化等操作，以提高后续人脸检测和识别的准确性。
3. 人脸检测利用OpenCV提供的人脸检测算法，如Haar级联分类器、深度学习模型等，对预处理后的图像进行人脸检测，定位出图像中的人脸区域。
4. 特征提取在检测到人脸区域后，需要提取人脸的特征信息。
常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等，将人脸图像转换为特征向量。
5. 人脸识别利用已经提取到的人脸特征向量，通过比对数据库中存储的特征向量，进行人脸识别。
可以采用K近邻算法、支持向量机（SVM）等分类器进行匹配。
四、实时人脸识别系统实现1. 环境搭建在实现实时人脸识别系统前，需要搭建相应的开发环境。
安装OpenCV库及相关依赖库，并配置好编程环境。
2. 编码实现利用OpenCV提供的API接口，编写代码实现实时人脸检测和识别功能。
通过调用摄像头获取视频流，在每一帧图像上进行人脸检测和识别，并将结果显示在界面上。
3. 系统优化为了提高系统性能和用户体验，可以对系统进行优化。
如采用多线程技术加速处理速度、引入深度学习模型提升准确性等。
五、总结与展望通过本文介绍，我们了解了基于OpenCV的实时人脸识别系统设计与实现过程。
基于OpenCV的图像识别算法研究与应用
基于OpenCV的图像识别算法研究与应用一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，为图像识别算法的研究和应用提供了便利。
本文将探讨基于OpenCV的图像识别算法研究与应用。
二、图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行处理和分析，从中提取出有用的信息并进行分类、识别的技术。
常见的图像识别算法包括但不限于：边缘检测、特征提取、目标检测、目标跟踪等。
这些算法在计算机视觉领域有着重要的应用，能够帮助计算机理解和处理图像信息。
三、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，可以用于图像处理、计算机视觉等领域。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，使得开发者可以方便地使用其功能进行图像处理和分析。
四、基于OpenCV的图像识别算法研究1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的技术，可以帮助我们找到图像中物体之间的边界。
OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Canny等。
这些算法能够有效地提取出图像中的边缘信息，为后续的目标检测和识别奠定基础。
2. 特征提取特征提取是图像识别中非常重要的一步，通过提取出图像中的关键特征点，可以帮助我们对目标进行更准确地识别。
OpenCV中提供了各种特征提取算法，如SIFT、SURF等，这些算法能够帮助我们找到图像中具有代表性的特征点。
3. 目标检测目标检测是指在图像中自动识别出感兴趣的目标物体，并进行分类或定位。
OpenCV中集成了一些经典的目标检测算法，如Haar级联检测器、HOG特征检测器等。
这些算法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性。
4. 目标跟踪目标跟踪是指在视频流中追踪目标物体的位置和运动轨迹。
OpenCV提供了多种目标跟踪算法，如KCF跟踪器、MIL跟踪器等。
这些算法能够实时地跟踪目标，并在复杂场景下保持稳定性。
基于OpenCV的人脸识别技术在智能门禁系统中的应用研究
基于OpenCV的人脸识别技术在智能门禁系统中的应用研究随着科技的不断发展，人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，在各个领域得到了广泛的应用。
智能门禁系统作为安全管理的重要组成部分，采用人脸识别技术可以提高门禁系统的安全性和便利性。
本文将探讨基于OpenCV的人脸识别技术在智能门禁系统中的应用研究。
1. 人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测、特征提取和匹配来识别身份的技术。
随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，人脸识别技术在准确性和速度上取得了显著提升。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为人脸识别技术的实现提供了强大支持。
2. 智能门禁系统中的应用需求智能门禁系统是一种通过对进出人员身份进行验证和管理来控制门禁权限的系统。
传统的门禁系统通常采用刷卡、密码等方式进行身份验证，存在安全性低、易被冒用等问题。
而基于人脸识别技术的智能门禁系统可以通过对用户面部特征进行识别，实现无需接触、高效快捷的身份验证，提高门禁系统的安全性和便利性。
3. 基于OpenCV的人脸检测与识别在智能门禁系统中，首先需要进行人脸检测和识别。
OpenCV提供了丰富的人脸检测和识别算法，如Haar级联检测器、深度学习模型等。
通过这些算法，可以实现对图像或视频中的人脸进行准确快速的检测和识别，为后续的身份验证打下基础。
4. 人脸特征提取与匹配在进行人脸识别时，需要对检测到的人脸进行特征提取和匹配。
OpenCV提供了各种特征提取算法，如LBPH(Local Binary Patterns Histograms)、Eigenfaces、Fisherfaces等。
这些算法可以将人脸图像转换为特征向量，并通过比对不同特征向量之间的相似度来实现身份验证。
5. 智能门禁系统架构设计基于OpenCV的人脸识别技术，智能门禁系统通常包括硬件设备、软件平台和网络通信三个部分。
基于opencv的人脸识别课设个人总结
基于opencv的人脸识别课设个人总结
基于OpenCV的人脸识别课设个人总结
进入人工智能的大门后，我选择深入研究人脸识别这一课题。
在这个过程中，我深感人工智能技术的神奇与魅力。
我之所以选择这个课题，是因为人脸识别技术在我们日常生活中的应用越来越广泛，从手机解锁到公共安全监控，都离不开这项技术。
在这次课设中，我主要负责的是基于OpenCV的人脸识别模块的开发。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的人脸识别算法和工具。
通过使用OpenCV，我能够快速地构建起一个简单的人脸识别系统。
在开发过程中，我遇到了许多问题。
其中最大的问题是人脸识别的准确性。
由于不同的人脸特征差异很大，如何准确地识别出每个人脸是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题，我尝试了多种算法和参数调整，最终发现使用深度学习的方法能够显著提高人脸识别的准确性。
此外，我也意识到团队合作的重要性。
在开发过程中，我们需要不断地与队友沟通交流，分享彼此的想法和经验。
只有这样，我们才能够快速地解决问
题，提高开发效率。
同时，我们也需要学会接受和尊重彼此的意见，只有这样，我们才能够共同进步。
经过这次课设，我对人脸识别技术有了更深入的了解。
我不仅学会了如何使用OpenCV进行人脸识别，还学会了如何解决实际开发中遇到的问题。
我相信，这次课设的经验将会对我未来的学习和工作产生积极的影响。
未来，我计划进一步深入研究人脸识别技术，探索更多的应用场景。
同时，我也希望能够与更多的同行交流合作，共同推动人工智能技术的发展。
opencv facerecognizersf 用法
opencv facerecognizersf 用法以下是使用OpenCV的FaceRecognizerSF的示例代码：cpp#include <opencv2/face.hpp>#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace cv::face;using namespace std;int main(int argc, char** argv){// 1. 加载人脸识别器Ptr<FaceRecognizer> model = FaceRecognizerSF::createLBPHFaceRecognizer();// 2. 加载人脸样本和标签vector<Mat> images;vector<int> labels;read_csv("face_data.csv", images, labels);// 3. 训练人脸识别器model->train(images, labels);// 4. 进行人脸识别Mat image = imread("test_face.jpg");Mat gray_image;cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);Mat embedding;model->predict(gray_image, embedding);// 5. 可视化识别结果cout << "Label: " << labels[0] << " Embedding: " << endl << embedding << endl;return 0;}请注意，上述代码中使用了read_csv函数来从CSV文件中加载人脸样本和标签。
基于OpenCV的人脸识别算法
133●基金项目：广西高校中青年教师基础能力提升项目(2019KY0623; 2020KY15015)；广西高校“嵌入式技术与智能信息处理”重点实验室开放基金(2016-02-20)。
1 引言人脸识别[1]是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术，简单来说就是用电子设备（如：相机、摄像头）收集到人脸图片或视频，从收集到的人脸图片或视频中查找人脸，如果找到就定位人脸的位置，然后根据位置截取人脸并对人脸进行特征提取，再把提取到的特征与特征数据库进行验证识别的一门技术。
在国家公共安全、商业安全及社会安全等众多领域也有很多应用，其中之一就是部分高校用于门禁管理和教学点名系统[2]。
但现实识别场景的多样性和背景的复杂性，需要研究出更高效、更精确的人脸检测和识别算法来满足未来更多的应用场景。
文献[3]提出了在人脸图像预处理阶段采用了灰度直方图均衡化的技术，在构建特征脸的阶段选取了光照锥法进行光照补偿，以便于削弱系统中的光照影响。
文献[4]研究了将人脸识别技术应用于移动端平台，通过Haar 特征训练人脸图像，利用Open CV 与LBPH 算法相结合完成人脸识别。
本文研究了特征脸(Eigenfaces)识别算法，对其原理和技术实现进行详细分析，并基于Open CV 对其进行改进和代码实现，经在多姿态人脸图像数据上验证，取得了较好的检测和识别效率和效果。
2 人脸检测改进人脸检测是指对电子设备采集到的图像进行搜索，找到所有可能是人脸的位置，并返回人脸位置和大小的过程。
人脸识别流程主要可分为训练部分和搜索部分，其中搜索部分是基于人脸检测所检测的人脸在人脸库进行搜索，所以人脸检测是人脸识别的关键环节之一，检测效果的好坏直接影响到人脸识别的效率。
而OpenCV 库中的级联检测器只能直接检测正脸和左侧脸，对于其他姿态（如：遮挡脸，仰头脸）人脸检测效果差，检测耗时较长。
因此，本人从三方面对人脸检测算法进行了改进，第一，检测范围方面，在OpenCV 库的环境上，基于HAAR 级联分类器实现了对正脸、左侧脸、右侧脸的检测，并结合鼻子和嘴巴实现了对五官脸的检测，使改进之后的人脸检测算法对于正脸、侧脸、仰脸、垂头脸、遮挡脸等不同姿态的人脸都有较好的检测效果；第二，检测结果方面，设置筛选算法过滤掉人脸结果中的重复人脸和非人脸；第三，检测时间方面，本人在确保对检测效果影响较小的前提下，通过图像缩放牺牲一定的图片质量来缩短检测时间。
基于OpenCV的人脸识别系统研究
2020年12月基于OpenCV的人脸识别系统研究张卓1,孙宝芬2（1.天博电子信息科技有限公司产业研究院，山东青岛266071；2.山东科技职业学院，山东潍坊261053）【摘要】人脸识别系统是现阶段较为流行的一项研究,通过计算机软件对人的生物特征进行分析,就能达到区分人们身份的目的,成为当下各行各业应用的技术。
基于此,本文基于OpenCV算法设计了一种人脸识别系统。
研究表明,该系统识别准确性高,具有较好的应用价值。
【关键词】OpenCV;人脸识别;系统研究【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2020）12-0245-020引言科学技术的发展，使得人脸识别算法的识别准确率越来越高，人脸识别系统已经广泛应用在社会各个领域，对提升生活质量具有明显作用。
现阶段，国内外对人脸识别系统的研究一直在持续，采用人脸识别的优点是具有较广的使用范围，且在使用的过程中不易被待识别者察觉。
本文在总结前人研究经验的基础上，结合人脸识别系统在使用中可能存在的问题，设计了一种人脸识别系统，主要包括采用轮廓对称性检测法对人脸图像的筛选、图像的预处理、人脸特征识别以及特定人脸识别等。
1OpenCV技术与算法选择①高斯平滑技术。
因为会受到诸多外部因素的影响，人脸图像信息采集不可避免会遭受到周边环境噪声的影响，结果在进行图像信息处理时，可能会出现图像细节损失，最终影响人脸图像采集的质量。
因此，需要对采集到的图片信息作噪声处理。
高斯平滑技术的使用能够有效地防止出现采用滤波法时无法消除噪声对图像采集过程不利影响，从经过处理后的图像来看，低频信息可以得到强化。
同时，采用高斯平滑技术的另一个优点是能够将系统摄像头采集到的人脸静态图像的边缘轮廓保留；②对比度增强技术。
人脸识别系统在对获取的人脸图像进行信息分析时，主要是根据图像内不同程度的亮度点确定相应层级测量，测量完成后，通过对各层级点的像素统计，结合聚集技术使得各点周围像素差异范围变大，比如亮白点与黑暗点间的差距得到明显增强，这就是对比度的增强。
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基于OpenCV的人脸识别应用①陶颖军(河海大学能源与电气学院，南京 211100)摘 要：在Linux平台下开发一人脸识别系统，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。
关键词：OpenCV；人脸识别；QT；LinuxFace Recognition Based on OpenCVTAO Ying-Jun(College of Energy and Electrical Enginering, Hehai University, Nanjing 211100, China)Abstract: By using QT to develop the user interface and by calling the OpenCV image processing library to process the captured images, we develop a face recognition system in linux platform With face detection, identification and simple expression recognition function.Key words: OpenCV; face recognition; QT; Linux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①基金项目:安徽省教育厅自然科学基金(2005KJ004ZD)收稿时间:2011-07-04;收到修改稿时间:2011-09-07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，并安装编译器GCC4.3，QT 4.5和OpenCV2.2软件工具包，为了处理视频，编译OpenCV前需编译FFmpeg，而FFmpeg还依赖于Xvid 库和X264库。
3应用系统开发程序主要流程如图1所示。
3.1 图像采集图像采集模块可以通过cvCaptureFromA VI()从本地保存的图像文件或cvCaptureFromCam()从相机得到图像，利用cvSetCaptureProperty()可以对返回的结构进行设置[1]：图1 程序流程(visio)IplImage *frame;CvCapture* camera = 0; camera = cvCaptureFromCAM( 0 ); cvSetCaptureProperty(camera,CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320 ); cvSetCaptureProperty(camera,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240 ); 然后利用start()函数开启QTimer 定时器,每隔一段时间发送信号调用自定义的槽函数，该槽函数用cvGrabFrame()从视频流中抓取一帧图像放入缓存，再利用CvRetrieveFrame()从内部缓存中将帧图像读出用于接下来的处理与显示。
在qt 中显示之前，需将IplImage* source 转换为QPixmap 类型。
uchar *qImageBuffer = NULL; /*根据图像大小分配缓冲区*/qImageBuffer = (uchar*) malloc(source->width *source->height * 4 * sizeof(uchar));/*将缓冲区指针拷贝到存取Qimage 的指针中*/ uchar *QImagePtr = qImageBuffer;/*获取源图像内存指针*/Const uchar* iplImagePtr=reinterpret_cast<uchar*>(source->imageDat a);/*通过循环将源图像数据拷贝入缓冲区内*/ for (int y = 0; y < source->height; ++y){ for (int x = 0; x < source->width; ++x){ QImagePtr[0] = iplImagePtr[0]; QImagePtr[1] = iplImagePtr[1]; QImagePtr[2] = iplImagePtr[2]; QImagePtr[3] = 0; QImagePtr += 4; iplImagePtr += 3; }iplImagePtr+=source->widthStep–3*source->width; } /*将Qimage 转换为Qpixmap*/QPixmap local = QPixmap::fromImage(QImage(qImageBuffer,source->wi dth,source->height, QImage::Format_RGB32));/*释放缓冲区*/ free(qImageBuffer);最后利用QLabel 的setPixmap()函数进行显示[2]。
3.2 图像预处理由于大部分的脸部检测算法对光照，脸部大小，位置表情等非常敏感，当检测到脸部后需利用cvCvtcolor()转化为灰度图像，利用cvEqualizeHist()进行直方图归一化处理[3]。
3.3 脸部检测方法OpenCV 采用一种叫做Haar cascade classifier 的人脸检测器,他利用保存在XML 文件中的数据来确定每一个局部搜索图像的位置，先用cvLoad()从文件中加载CvHaarClassifierCascade 变量，然后利用cvHaarDetectObjects()来进行检测，函数使用针对某目标物体训练的级联分类器在图像中找到包含目标物体的矩形区域，并且将这些区域作为一序列的矩形框返回,最终检测结果保存在cvRect 变量中[4]。
3.4 脸部识别方法识别步骤及所需函数如图2所示。
图2 识别步骤(visio)PCA 方法(即特征脸方法)是M.Turk 和A.Pentland 在文献中提出的，该方法的基本思想是将图像向量经过K-L 变换后由高维向量转换为低维向量，并形成低维线性向量空间，即特征子空间，然后将人脸投影到该低维空间，用所得到的投影系数作为识别的特征向量。
识别人脸时，只需将待识别样本的投影系数与数据库中目标样本集的投影系数进行比对，以确定与哪一类最近[5]。
PCA算法分为两步：核心脸数据库生成阶段，即训练阶段以及识别阶段。
3.4.1 训练阶段主要需要经过如下的几步：(1) 需要一个训练人脸照片集。
(2) 在训练人脸照片集上计算特征脸，即计算特征值，保存最大特征值所对应的的M张图片。
这M张图片定义了“特征脸空间”（原空间的一个子空间）。
当有新的人脸添加进来时，这个特征脸可以进行更新和重新计算得到。
(3) 在“特征脸空间”上，将要识别的各个个体图片投影到各个轴（特征脸）上，计算得到一个M维的权重向量。
简单而言，就是计算得到各个个体所对应于M维权重空间的坐标值。
OpenCV实现为：先用cvLoadImage()载入图片并利用cvCvtcolor()转换为灰度图片，建立自定义的迭代标准CvTermCriteria，调用cvCalcEigenObjects()进行PCA操作，计算出的Eigenface都存放在向量组成的数组中，利用cvEigenDecomposite()将每一个训练图片投影在PCA子空间(eigenspace)上，结果保存在矩阵数组中，用cvWrite<datatype>()将训练结果保存至XML 文件中。
下面图3为训练得到的部分特征脸图像。
图3特征脸图像3.4.2 身份识别阶段在识别新的人脸图片时，具体的操作方法流程如下：(1) 基于前面得到的M个特征脸，将新采集的图片投影到各个特征脸，计算得到一个权重集合（权重向量）。
(2) 判断新图片是否是一幅人脸图像，即通过判断图像是否足够靠近人脸空间。
(3) 如果是人脸图像，则根据前面计算的权重集合（权重向量），利用权重模式将这个人脸分类划归到初始时计算得到的各个个体或者是成为一个新的个体照片。
简单而言，就是计算新权重到原来各个个体权重的距离，选择最近的，认为是识别成这个个体；如果最近的距离超出阈值，则认为是一个新的个体。
(4) 更新特征脸或者是权重模式。
(5) 如果一个未知的人脸，出现了很多次，也就意味着，对这个人脸没有记录，那么计算它的特征权重（向量），然后将其添加到已知人脸中[6]。
OpenCV实现调用cvRead<datatype>()加载训练结果XML文件，调cvEigenDecomposite()将采集图片映射至PCA子空间，利用最近距离匹配方法Squared Euclidean Distance，计算要识别图片同每一个训练结果的距离，找出距离最近的即可。
3.5 脸部表情识别脸部运动跟踪利用了Camshift算法，该算法利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。
Camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果[7]。
Camshift的OpenCV实现分以下几步：(1)调用cvCvtColor()将色彩空间转化到HSI空间，调用cvSplit()获得其中的H分量。