基于OpenCV和JavaCV的人脸识别系统设计与实现
基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现
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++；1AbstractBased 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 systembased 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 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 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++；目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1. 序言 (5)1.1. 人脸识别的背景介绍 (5)1.2. 人脸识别国内外发展状况 (5)1.3. 人脸识别研究的意义 (7)1.4. 人脸识别的技术应用 (7)1.5. 主要章节内容和章节结构 (8)1.6. 本章小结 (8)2. 人脸识别系统的技术框架和功能模块 (9) 2.1. OpenCV简介 (9)2.2. 人脸识别的功能模块 (9)2.3. 人脸识别的技术框架 (10)2.4. 本章小结 (12)3. 人脸识别的方法 (13)3.1. 人脸识别算法原理 (13)3.2. 常用人脸识别方法 (13)3.3. 基于神经网络的人脸识别方法 (13)3.4. 本章小结 (15)4. 人脸检测核心算法 (15)4.1. 人脸检测算法在人脸识别中的作用 (15) 4.2. 人脸检测算法 (16)4.3. AdaBoost算法 (16)4.4. 本章小结 (19)5. 原型系统实现 (20)35.1. 系统模块划分 (20)5.2. 模块实现 (20)4.2.1.系统运行流程图 (20)4.2.2.系统的功能界面 (21)4.2.3实验结果及分析 (22)5.3. 本章小结 (23)总结与展望 (24)参考文献 (25)1.序言1.1. 人脸识别的背景介绍近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人脸识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。
《2024年基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》范文
《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸跟踪识别系统在安全监控、智能交互等领域中得到了广泛应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的重要工具，为开发高效、准确的人脸跟踪识别系统提供了强大的支持。
本文旨在研究基于OpenCV的人脸跟踪识别系统，探讨其原理、实现方法及性能表现。
二、人脸跟踪识别系统原理人脸跟踪识别系统主要依赖于计算机视觉和图像处理技术。
系统通过捕获视频流，利用OpenCV中的人脸检测、特征提取、跟踪等算法，实现对人脸的实时跟踪和识别。
1. 人脸检测：系统首先通过人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
OpenCV提供了多种人脸检测方法，如Haar级联、DNN （深度神经网络）等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统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。
3. 跟踪算法：系统采用跟踪算法，对检测到的人脸进行跟踪。
常用的跟踪算法包括光流法、KCF（核相关滤波）等。
4. 人脸识别：在跟踪过程中，系统可以对人脸进行识别。
通过将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
三、基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现主要包括以下几个步骤：1. 环境搭建：安装OpenCV及相关依赖库，配置开发环境。
2. 视频流捕获：使用OpenCV的VideoCapture类，捕获视频流。
3. 人脸检测：利用OpenCV中的人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
4. 特征提取与跟踪：对检测到的人脸进行特征提取和跟踪，可采用多种算法进行实现。
5. 人脸识别：将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
6. 结果输出与展示：将识别结果以图像、文本等形式输出和展示。
四、性能分析基于OpenCV的人脸跟踪识别系统具有较高的实时性和准确性。
在人脸检测方面，OpenCV提供了多种高效的人脸检测算法，能够快速准确地从视频流中检测出人脸。
基于OpenCV的人脸识别技术实现
基于OpenCV的人脸识别技术实现近年来，随着人工智能的发展，人脸识别技术逐渐成为热门领域。
作为一种高级的计算机视觉技术，在很多领域都得到了广泛的应用，比如安防、金融、教育等等。
在这些领域中，人脸识别的应用不仅可以提高效率，还可以提升安全性，同时也能够降低人类的工作负担。
OpenCV是一种开源计算机视觉库，它提供了很多常用的图像处理和计算机视觉算法，比如图像滤波、特征提取、目标跟踪等等。
在OpenCV中，人脸识别也是一种常用的功能，通常采用人脸检测和人脸识别两个步骤来实现。
首先，在人脸识别的过程中，人脸检测是必不可少的一步。
OpenCV提供的基于Haar特征的人脸检测算法可以帮助我们快速准确地检测到图像中的人脸。
这个算法基于一系列的Haar特征来分析图像中的人脸区域，首先会构建一个分类器，然后使用这个分类器来检测每一个图像区域是否为人脸。
最终，我们可以得到一个矩形框，将其框住的区域即为人脸。
其次，在人脸检测完成之后，就可以进行人脸识别的工作了。
OpenCV提供的人脸识别功能通常基于机器学习算法，比如基于主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)的算法。
其中，PCA算法是最常用的一种算法，它可以将高维的人脸数据降低到低维空间中，并将其转换为一组特征向量。
然后，我们可以将这些特征向量作为训练数据，建立一个分类器。
当新的人脸图像输入时，我们可以将其转化为相同的特征向量，并通过分类器输出该图像所属的人物。
总的来说，基于OpenCV的人脸识别技术具有以下优点：1. 准确度高：OpenCV提供的人脸检测算法和人脸识别算法都可以实现高精度的人脸识别效果。
2. 稳定性强：OpenCV的人脸检测和人脸识别功能在不同环境下都可以保持稳定性和鲁棒性。
3. 易于使用：OpenCV的人脸识别算法使用方便，可以快速实现人脸识别功能。
4. 开放源代码：OpenCV是开源的计算机视觉库，因此可以为研究者和开发者提供更大的自由，促进技术的发展和创新。
基于OpenCV的人脸识别算法优化与应用
基于OpenCV的人脸识别算法优化与应用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，人脸识别在安防、金融、医疗等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机器学习算法，被广泛应用于人脸识别系统中。
本文将重点讨论基于OpenCV的人脸识别算法优化与应用。
1. 人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、特征提取和特征匹配三个步骤。
在OpenCV中，常用的人脸检测算法包括Haar级联检测器、HOG特征检测器和深度学习模型等。
特征提取阶段通常采用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等方法。
而特征匹配则可以使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器进行分类。
2. 优化OpenCV人脸识别算法2.1 数据预处理在进行人脸识别之前，需要对输入图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、尺寸归一化等操作，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
2.2 算法参数调优针对不同场景和应用需求，可以通过调整算法参数来优化人脸识别效果。
例如，在Haar级联检测器中，可以调整检测窗口大小和扫描步长等参数。
2.3 特征选择与降维在特征提取阶段，选择合适的特征对于提高算法性能至关重要。
可以通过特征选择和降维技术来减少特征维度，提高计算效率和准确性。
2.4 模型训练与迁移学习通过大量标注数据进行模型训练，可以提高人脸识别算法的泛化能力。
此外，利用迁移学习技术，可以将在其他任务上训练好的模型参数迁移到人脸识别任务中，加速模型收敛并提高准确性。
3. OpenCV人脸识别应用案例3.1 人脸门禁系统基于OpenCV的人脸识别算法可以应用于门禁系统中，实现无感知进出门禁控制。
通过摄像头捕捉到的实时图像，系统可以实时检测并匹配注册用户的人脸信息，从而实现自动开启门禁。
3.2 人脸支付系统结合OpenCV的人脸识别技术和金融支付系统，可以实现便捷快速的人脸支付功能。
基于opencv的视频人脸识别系统-毕业论文
本科毕业论文（设计）题目： 基于OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现学生姓名 李智良学 号 2010118116指导教师 李 康院 系 软件学院专 业 软件工程年 级 2010级教务处制二零一四年六月成绩西北大学本科毕业论文诚信声明本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文（设计），是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
毕业论文（设计）中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或在网上发表的论文。
论文作者签名：日期：年月日基于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西北大学本科毕业论文AbstractBased 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 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 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的视频人脸识别系统的设计与实现目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1.序言 (4)1.1.人脸识别的背景介绍 (4)1.2.人脸识别国内外发展状况 (4)1.3.人脸识别研究的意义 (6)1.4.人脸识别的技术应用 (6)1.5.主要章节内容和章节结构 (7)1.6.本章小结 (7)2.人脸识别系统的技术框架和功能模块 (8)2.1.OpenCV简介 (8)2.2.人脸识别的功能模块 (8)2.3.人脸识别的技术框架 (9)2.4.本章小结 (11)3.人脸识别的方法 (11)3.1.人脸识别算法原理 (11)3.2.常用人脸识别方法 (12)3.3.基于神经网络的人脸识别方法 (12)3.4.本章小结 (14)4.人脸检测核心算法 (14)4.1.人脸检测算法在人脸识别中的作用 (14)4.2.人脸检测算法 (15)4.3.AdaBoost算法 (15)4.4.本章小结 (18)5.原型系统实现 (19)3西北大学本科毕业论文5.1.系统模块划分 (19)5.2.模块实现 (19)4.2.1.系统运行流程图 (19)4.2.2.系统的功能界面 (20)4.2.3实验结果及分析. (21)5.3.本章小结 (22)总结与展望 (24)参考文献 (25)基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现1.序言1.1.人脸识别的背景介绍近几年来，已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术，与上述识别技术相比较，而最近开发的人脸识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，因此可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。
基于OpenCV的人脸检测系统实现
该 系 统 流 程 如 图 １所 示 。
２ ． ２ 分 类 器
含 ３ ０ ０ 多 个 处 理 函数 ］ ， 具 有 强 大 的 图像 和 矩 阵 运 算 能
力， 为视 频 或 图像 处 理搭 建 了很 好 的 软 件 平 台 。本 文 基 于 Ｏｐ ｅ ｎ ＣＶ， 从 目标 检 测 方 法 出 发 ， 利 用 Ａｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算 法 设 计 了一 个 人 脸 检 测 系 统 ， 该 系 统 能 够 快 速 检 测 出 图像 或 视 频
关键词 ： Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ； 人 脸检 测 ； Ｈａ ａ ｒ 特征 ； Ａｄ ａ Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法
ＤＯＩ ： １ ０ ． １ １ ９ ０ ７ ／ ｒ ｊ ｄ ｋ ． １ ４ ３ ５ ４ ７
中图 分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ７ ． ４
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ １ — ０ １ ３ ９ — ０ ３
用 Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的ｈ ａ ａ ｒ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ应 用 程 序 ， 从 给 定 的 训 练 集 训
练 分 类 器 。训 练一 个 分类 的 ４个 步 骤 如 下 ：
１ 人 脸 检 测 方 法
本 系统选取 的人 脸检 测 算法 是 一种 目标检 测 方 法 。 目标 检测 方 法 即 利 用 Ｈａ ａ ｒ特 征 对 样 本 （ 大 约 几 百 幅 样 本 图片） 进行 分 类 训 练 ， 得 到 一个 级 联 的 ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｅ ｄ分 类 器 。 分类器训 练完以后 ， 就 可 以应 用 于 输 入 图像 中感 兴 趣 区 域 的检 测 ， 检 测 到 目标 区 域 分 类 器 则 输 出 为 １ ， 否 则 输 出 为 ０ 。 为 了搜 索 不 同 大 小 的 目标 物 体 （ 根 据 人 脸 大 小 的 不 确 定性 ） ， 分 类 器被 设 计 为 可 以进 行 尺 寸 改 变 ， 这 比改 变 待 检
基于opencv人脸识别实验原理及过程
基于opencv人脸识别实验原理及过程1.引言1.1 概述概述：人脸识别技术是近年来快速发展的一种生物特征识别技术，其通过对人脸进行检测、识别和验证，实现对特定人员身份的自动识别。
随着计算机视觉和模式识别领域的不断进步，基于OpenCV的人脸识别成为应用最广泛的方法之一。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，使得人脸识别的实现变得简单而高效。
本文将介绍基于OpenCV的人脸识别的原理和实验过程。
首先，我们将探讨人脸识别的基本概念和原理，包括人脸检测、特征提取和人脸匹配等关键步骤。
然后，我们将详细介绍使用OpenCV实现人脸识别的具体过程，包括图像预处理、人脸检测与标定、特征提取和匹配算法的选择与实现等。
最后，我们将对实验结果进行总结和展望，探讨人脸识别技术的应用前景和挑战。
通过阅读本文，读者将能够了解人脸识别技术的基本原理和OpenCV 库的使用方法，掌握基于OpenCV的人脸识别实验的步骤和流程。
本文将为相关研究人员提供一个基础理论和实践指南，也为开发人员在实际应用中实现人脸识别功能提供了有益的参考。
文章结构是指文章的组织和布局方式，可以帮助读者更好地理解文章的内容和思路。
本篇文章的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 基于OpenCV的人脸识别原理2.2 实验过程3. 结论3.1 总结3.2 展望在文章结构部分，我们会简要介绍文章的整体结构，以让读者了解文章的组成部分和顺序安排。
通过清晰的文章结构，读者可以更好地理解文章的逻辑和关联，提高阅读体验。
文章1.3 目的部分的内容可以如下所述：在本文中，我们的主要目的是介绍并解析基于opencv的人脸识别实验的原理及其过程。
通过这篇文章，我们希望读者能够了解人脸识别技术的基本概念、opencv库的使用以及实验的具体实施过程。
具体来说，我们的目的包括以下几个方面：1. 提供基于opencv的人脸识别原理的详细介绍：我们将解析人脸识别的基本原理，包括面部特征提取、特征比对等关键步骤，并给出相应的opencv实现方法。
基于计算机视觉的人脸识别系统设计与实现
基于计算机视觉的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着计算机性能的提升和算法的发展，人脸识别系统已经在各个领域得到了广泛应用，如安全监控、身份验证、人脸支付等。
本文将从系统设计和实现两个方面介绍基于计算机视觉的人脸识别系统。
一、系统设计1. 数据采集与预处理人脸识别系统的第一步是采集人脸数据。
常用的方法是使用摄像头进行拍摄，并进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
此外，还可以利用数据集进行训练，提高系统的准确性和稳定性。
2. 特征提取与表示特征提取是人脸识别系统的核心部分。
传统的方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），它们能够将人脸图像投影到低维空间，减少特征维度，提高计算效率。
近年来，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）也被广泛应用于人脸特征提取，其能够自动学习特征表示，具有更高的准确性和鲁棒性。
3. 模型训练与优化在得到特征表示后，需要训练一个分类器来进行人脸识别。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
根据实际情况选择合适的分类器，并通过大量的样本数据进行训练和优化，提高系统的识别准确率。
二、系统实现1. 图像预处理在实时人脸识别系统中，图像预处理是一项重要任务。
首先，对图像进行人脸检测，确认图像中是否存在人脸。
可以使用基于特征的方法（如Haar特征）、基于模型的方法（如级联分类器）或者深度学习方法（如SSD、YOLO等）。
接下来，进行人脸对齐和尺度归一化，保证图像中人脸的一致性，提高识别性能。
2. 特征提取和匹配在实际应用中，使用先前训练好的模型进行人脸特征提取和匹配是更常见的做法。
通过卷积神经网络提取人脸特征，将特征表示与数据库中的特征进行比较，使用相似度度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行匹配。
根据相似度得分，可以进行人脸识别或身份验证。
3. 误差处理与系统优化在实际应用中，由于光照、姿态、遮挡等因素的影响，人脸识别系统可能存在一定的误识别率。
基于opencv的人脸识别设计方案
基于opencv的人脸识别设计方案人脸识别技术凭借其高度的准确性和便捷性在各个领域得到广泛应用。
本文基于OpenCV库，旨在探讨一种高效可靠的人脸识别设计方案。
我们将介绍算法原理、数据预处理、特征提取和识别模型的构建等关键步骤，以及应用案例和未来发展的前景。
一、算法原理人脸识别技术的核心是将人脸图像转化为能够唯一标识该人脸的数值特征。
OpenCV是一种强大的图像处理库，提供了多种人脸识别算法，如Haar级联、人脸关键点检测、人脸特征匹配等。
我们可以根据具体需求选择合适的算法进行实现。
二、数据预处理在进行人脸识别之前，首先需要对图像数据进行预处理，以提高识别的准确性。
预处理的关键步骤包括图像裁剪、图像增强和图像归一化。
通过合理地调整图像的大小、对比度和亮度，可以减少图像中的噪声信息，提升后续处理的稳定性。
三、特征提取特征提取是人脸识别过程中最关键的一步，它将人脸图像转化为具有区分度的特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
我们可以根据实际需求选择适合的特征提取算法，并对其参数进行优化。
四、识别模型构建在得到人脸图像的特征向量后，我们需要构建一个识别模型以实现人脸的分类与识别。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、k最近邻（k-NN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型的选择取决于人脸识别的具体要求，如准确性、实时性和资源消耗等。
五、应用案例基于OpenCV的人脸识别技术已经应用于各个领域。
在安全领域，人脸识别被广泛用于门禁系统、刷脸支付和人证比对等。
在医疗领域，人脸识别可以辅助自动推送医疗记录和提供个性化护理。
在教育领域，人脸识别可用于学生考勤和校园安全管理等方面。
六、未来发展前景随着人工智能和计算机视觉的不断发展，基于OpenCV的人脸识别技术有着广阔的应用前景。
未来，我们可以期待更加精确和高效的人脸识别算法的不断出现。
同时，人脸识别技术还可以与其他技术结合，如活体检测和情感识别等，进一步提升系统的安全性和智能化水平。
基于OpenCV的人脸识别设计与实现
信18与电16China Computer & Communication 软件打茨与龛用2020年第16期基于OpenCV 的人脸识别设计与实现杨峰1"唐华1"毛旳1袁勇1,2,3刘文1,2,3（1.新疆工程学院轨道交通系，新疆乌鲁木齐830000; 2.新疆畅森数据科技有限公司，新疆乌鲁木齐830000; 3.新疆工程学院数字矿山与数据工程联合实验室，新疆乌鲁木齐830000 ）摘 要：人脸识别作为一种发展迅猛的生物特征识别技术，被广泛应用于安防、信息识别等多种领域，通常一套商 用的人脸识别系统价格昂贵而且搭建困难.针对这个问题，本文立足实用和廉价的思想，开发一套能够快速在树莓派中 搭建的人脸识别系统.该系统基于OpenCV 库，采用人脸级联分类器和LPBH 算法，并设计所对应阶段的逻辑框架，最后 结合逻辑框架运用Python 语言编写并验证本文设计的人脸识别系统。
关键词：人脸识别；OpenCV;人脸级联分类器；LPBH 识别算法中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 （2020） 16-108-03Design and Implementation of Face Recognition Based on OpenCVYang Feng 1,3, Tang Hua 1,3, Mao Yun 1, Yuan Yong 1,2,3, Liu Wen 1,2,3(1・ Department of Rail Transit, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi Xinjiang 830000, China; 2. Xinjiang Changsen Data Technology Co., Ltd., Urumqi Xinjiang 830000, China; 3. Joint Laboratory of Digital Mining and Data Engineering, Xinjiang Instituteof Engineering, Urumqi Xinjiang 830000, China)Abstract: As a rapid development of biometric recognition technology, face recognition is widely used in many fields, such as security, information recognition and so on. In order to solve this problem, based on the practical and cheap idea, this paper develops a set of real-time face recognition system in raspberry pie. The system is based on OpenCV library, adopts face cascade classifier and lpbh algorithm, and designs the corresponding logical framework. Finally, it uses Python language to compile and verify the face recognition system designed in this paper.Key words: face recognition; OpenCV; face cascade classifier; LPBH recognition algorith0引言人脸是生物特征中表现最为明显与自然的人脸识别 系统比起其他的生物特征识别系统具有更高的可接受性和便 捷性，并且作为非接触性的识别系统在特定的情况中隐蔽性 更强。
《2024年基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》范文
《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸跟踪识别系统在众多领域中得到了广泛的应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的重要工具，为构建高效、准确的人脸跟踪识别系统提供了强大的支持。
本文旨在研究基于OpenCV的人脸跟踪识别系统的设计与实现，为相关领域的研究与应用提供参考。
二、OpenCV概述OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量计算机视觉和图像处理的算法。
它具有跨平台、轻量级、可定制等特点，广泛应用于人脸识别、目标检测、图像处理等领域。
通过OpenCV，我们可以轻松地实现人脸跟踪识别系统的各项功能。
三、人脸跟踪识别系统设计1. 系统架构设计基于OpenCV的人脸跟踪识别系统主要包括以下几个模块：人脸检测模块、人脸特征提取模块、人脸跟踪模块和系统输出模块。
其中，人脸检测模块负责从视频流或图像中检测出人脸；人脸特征提取模块负责提取出人脸的特征信息；人脸跟踪模块负责根据特征信息对人脸进行跟踪；系统输出模块负责将跟踪结果进行可视化展示。
2. 人脸检测与特征提取在人脸检测阶段，我们使用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar级联分类器、DNN方法等）从视频流或图像中检测出人脸。
在特征提取阶段，我们利用OpenCV中的人脸特征提取算法（如Eigenfaces、Fisherfaces等）提取出人脸的特征信息，如形状、纹理等。
3. 人脸跟踪算法在人脸跟踪阶段，我们采用基于特征点的光流法或KCF （Kernelized Correlation Filters）算法进行人脸跟踪。
这些算法通过计算相邻帧之间的人脸运动信息，实现对面部的准确跟踪。
此外，还可以利用OpenCV的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）或SURF（Speeded Up Robust Features）等算法提取更高级的特征信息，提高跟踪的准确性和鲁棒性。
基于opencv的人脸识别的毕业设计
题目：基于opencv的人脸识别的毕业设计人脸识别技术是当前计算机视觉领域的热门研究方向，随着深度学习技术的不断发展和应用，基于opencv的人脸识别技术也逐渐成为了毕业设计的热门选题之一。
本文将从简到繁，由浅入深地探讨基于opencv的人脸识别技术的毕业设计。
1. 简介作为一个热门的毕业设计选题，基于opencv的人脸识别技术在当今社会具有广泛的应用前景。
人脸识别技术可以在安防监控、人机交互、自动门禁等领域发挥重要作用，因此受到了越来越多学生和研究者的青睐。
在这个毕业设计中，我们将探讨如何基于opencv实现一个高效、准确的人脸识别系统，并将其应用于实际场景中。
2. opencv技术介绍让我们来介绍一下opencv技术。
opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括人脸检测、人脸识别、物体识别等功能。
通过使用opencv，我们可以方便地实现各种计算机视觉任务，为我们的人脸识别系统提供强大的支持。
3. 人脸检测与特征提取在基于opencv的人脸识别系统中，首先需要进行人脸检测和特征提取。
人脸检测是指通过图像处理算法，从图像或视频中准确地定位出人脸所在的位置。
而特征提取则是指从检测到的人脸图像中提取出有助于识别的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等。
通过opencv提供的人脸检测和特征提取算法，我们可以快速准确地实现这两个关键步骤。
4. 人脸识别算法的选择在基于opencv的人脸识别系统中，我们还需要选择合适的人脸识别算法。
常见的人脸识别算法包括传统的特征脸方法、fisherfaces方法、LBPH方法，以及基于深度学习的CNN方法。
针对不同的应用场景和性能要求，我们可以选择合适的人脸识别算法，并通过opencv进行实现和优化。
5. 毕业设计的实践与应用在毕业设计中，我们将结合以上技术，设计并实现一个基于opencv的人脸识别系统。
通过收集人脸图像数据集、训练人脸识别模型，我们可以实现一个功能完善、准确高效的人脸识别系统，并将其应用于实际的场景中，如人脸门禁系统、人脸签到系统等。
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。
图1 程序流程（visio）3.1 图像采集图像采集模块可以通过cvCaptureFromAVI（）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：IplImage *；CvCapture* cAMEra = 0；camera = cvCaptureFromCAM（0 ）；cvSetCaptureProperty（camera，CV_CAP_PROP__WIDTH，320 ）；cvSetCaptureProperty（camera，CV_CAP_PROP__HEIGHT，240 ）；tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。
OPENCV+JAVA实现人脸识别
OPENCV+JAVA实现⼈脸识别本⽂实例为⼤家分享了JAVA实现⼈脸识别的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下官⽅下载，以win7为例，下载opencv-2.4.13.3-vc14.exe安装后，在build⽬录下 D:\opencv\build\java，获取opencv-2413.jar，copy⾄项⽬⽬录同时需要dll⽂件与各识别xml⽂件，进⾏不同特征的识别（⼈脸，侧脸，眼睛等）dll⽬录：D:\opencv\build\java 64\opencv_java2413.dllxml⽬录：D:\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml（⽬录中有各类识别⽂件）项⽬结构：具体代码：由于需要⽤到 opencv 的dll⽂件，故要么放在java library path 中，或放在jre lib 中，windows下可放在System32⽬录下，也可以在代码中动态加载，如下：package opencv;import com.sun.scenario.effect.ImageData;import org.opencv.core.*;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.highgui.Highgui;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import javax.imageio.ImageIO;import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Vector;/*** Created by Administrator on 2017/8/17.*/public class Test {static{// 导⼊opencv的库String opencvpath = System.getProperty("user.dir") + "\\opencv\ 64\\";String libPath = System.getProperty("java.library.path");String a = opencvpath + Core.NATIVE_LIBRARY_NAME + ".dll";System.load(opencvpath + Core.NATIVE_LIBRARY_NAME + ".dll");}public static String getCutPath(String filePath){String[] splitPath = filePath.split("\\.");return splitPath[0]+"Cut"+"."+splitPath[1];}public static void process(String original,String target) throws Exception {String originalCut = getCutPath(original);String targetCut = getCutPath(target);if(detectFace(original,originalCut) && detectFace(target,targetCut)){}}public static boolean detectFace(String imagePath,String outFile) throws Exception{System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");// 从配置⽂件lbpcascade_frontalface.xml中创建⼀个⼈脸识别器，该⽂件位于opencv安装⽬录中CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\haarcascade_frontalface_alt.xml");Mat image = Highgui.imread(imagePath);// 在图⽚中检测⼈脸MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);System.out.println(String.format("Detected %s faces",faceDetections.toArray().length));Rect[] rects = faceDetections.toArray();if(rects != null && rects.length > 1){throw new RuntimeException("超过⼀个脸");}// 在每⼀个识别出来的⼈脸周围画出⼀个⽅框Rect rect = rects[0];Core.rectangle(image, new Point(rect.x-2, rect.y-2), new Point(rect.x+ rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));Mat sub = image.submat(rect);Mat mat = new Mat();Size size = new Size(300, 300);Imgproc.resize(sub, mat, size);//将⼈脸进⾏截图并保存return Highgui.imwrite(outFile, mat);// 将结果保存到⽂件// String filename = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\faceDetection.png";// System.out.println(String.format("Writing %s", filename));// Highgui.imwrite(filename, image);}public static void setAlpha(String imagePath,String outFile) {/*** 增加测试项* 读取图⽚，绘制成半透明*/try {ImageIcon imageIcon = new ImageIcon(imagePath);BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(imageIcon.getIconWidth(),imageIcon.getIconHeight() , BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);Graphics2D g2D = (Graphics2D) bufferedImage.getGraphics();g2D.drawImage(imageIcon.getImage(), 0, 0,imageIcon.getImageObserver());//循环每⼀个像素点，改变像素点的Alpha值int alpha = 100;for (int j1 = bufferedImage.getMinY(); j1 < bufferedImage.getHeight(); j1++) {for (int j2 = bufferedImage.getMinX(); j2 < bufferedImage.getWidth(); j2++) {int rgb = bufferedImage.getRGB(j2, j1);rgb = ( (alpha + 1) << 24) | (rgb & 0x00ffffff);bufferedImage.setRGB(j2, j1, rgb);}}g2D.drawImage(bufferedImage, 0, 0, imageIcon.getImageObserver());//⽣成图⽚为PNGImageIO.write(bufferedImage, "png", new File(outFile));}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private static void watermark(String a,String b,String outFile, float alpha) throws IOException {// 获取底图BufferedImage buffImg = ImageIO.read(new File(a));// 获取层图BufferedImage waterImg = ImageIO.read(new File(b));// 创建Graphics2D对象，⽤在底图对象上绘图Graphics2D g2d = buffImg.createGraphics();int waterImgWidth = waterImg.getWidth();// 获取层图的宽度int waterImgHeight = waterImg.getHeight();// 获取层图的⾼度// 在图形和图像中实现混合和透明效果g2d.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, alpha));// 绘制g2d.drawImage(waterImg, 0, 0, waterImgWidth, waterImgHeight, null);g2d.dispose();// 释放图形上下⽂使⽤的系统资源//⽣成图⽚为PNGImageIO.write(buffImg, "png", new File(outFile));}public static boolean mergeSimple(BufferedImage image1, BufferedImage image2, int posw, int posh, File fileOutput) { //合并两个图像int w1 = image1.getWidth();int h1 = image1.getHeight();int w2 = image2.getWidth();int h2 = image2.getHeight();BufferedImage imageSaved = new BufferedImage(w1, h1, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);Graphics2D g2d = imageSaved.createGraphics();// 增加下⾯代码使得背景透明g2d.drawImage(image1, null, 0, 0);image1 = g2d.getDeviceConfiguration().createCompatibleImage(w1, w2, Transparency.TRANSLUCENT);g2d.dispose();g2d = image1.createGraphics();// 背景透明代码结束// for (int i = 0; i < w2; i++) {// for (int j = 0; j < h2; j++) {// int rgb1 = image1.getRGB(i + posw, j + posh);// int rgb2 = image2.getRGB(i, j);//// if (rgb1 != rgb2) {// //rgb2 = rgb1 & rgb2;// }// imageSaved.setRGB(i + posw, j + posh, rgb2);// }// }boolean b = false;try {b = ImageIO.write(imageSaved, "png", fileOutput);} catch (IOException ie) {ie.printStackTrace();}return b;}public static void main(String[] args) throws Exception {String a,b,c,d;a = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\zzl.jpg";d = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\cgx.jpg";//process(a,d);a = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\zzlCut.jpg";d = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\cgxCut.jpg";CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\haarcascade_frontalface_alt.xml");CascadeClassifier eyeDetector1 = new CascadeClassifier("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\haarcascade_eye.xml");CascadeClassifier eyeDetector2 = new CascadeClassifier("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml");Mat image = Highgui.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\gakki.jpg");// 在图⽚中检测⼈脸MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();//eyeDetector2.detectMultiScale(image, faceDetections);Vector<Rect> objects;eyeDetector1.detectMultiScale(image, faceDetections, 2.0,1,1,new Size(20,20),new Size(20,20));Rect[] rects = faceDetections.toArray();Rect eyea,eyeb;eyea = rects[0];eyeb = rects[1];System.out.println("a-中⼼坐标 " + eyea.x + " and " + eyea.y);System.out.println("b-中⼼坐标 " + eyeb.x + " and " + eyeb.y);//获取两个⼈眼的⾓度double dy=(eyeb.y-eyea.y);double dx=(eyeb.x-eyea.x);double len=Math.sqrt(dx*dx+dy*dy);System.out.println("dx is "+dx);System.out.println("dy is "+dy);System.out.println("len is "+len);double angle=Math.atan2(Math.abs(dy),Math.abs(dx))*180.0/Math.PI;System.out.println("angle is "+angle);for(Rect rect:faceDetections.toArray()) {Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x+ rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));}String filename = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\ouput.png";System.out.println(String.format("Writing %s", filename));Highgui.imwrite(filename, image);// watermark(a,d,"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\zzlTm2.jpg",0.7f);//// // 读取图像，不改变图像的原始信息// Mat image1 = Highgui.imread(a);// Mat image2 = Highgui.imread(d);// Mat mat1 = new Mat();Mat mat2 = new Mat();// Size size = new Size(300, 300);// Imgproc.resize(image1, mat1, size);// Imgproc.resize(image2, mat2, size);// Mat mat3 = new Mat(size,CvType.CV_64F);// //Core.addWeighted(mat1, 0.5, mat2, 1, 0, mat3);//// //Highgui.imwrite("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\add.jpg", mat3);//// mergeSimple(ImageIO.read(new File(a)),// ImageIO.read(new File(d)),0,0,// new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\opencv\\add.jpg"));}}最终效果：⼈脸旁有绿⾊边框，可以将绿⾊边框图⽚截取，⽣成⼈脸图以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
Java中的人脸识别实现面部识别技术的应用
Java中的人脸识别实现面部识别技术的应用人脸识别是一种基于生物特征的身份认证方法，近年来得到了广泛的应用和研究。
在Java编程语言中，我们也可以利用相关的人脸识别库和算法实现面部识别技术，从而应用于各种实际场景中。
本文将介绍Java中人脸识别的实现方法和应用。
一、人脸识别技术的概述人脸识别是一种通过计算机视觉和模式识别等技术，来识别人脸特征并对照数据库中的模板进行比对，从而判断出人脸身份的技术。
其基本步骤包括人脸检测、特征提取和特征匹配等。
二、Java中的人脸识别库在Java中，有一些优秀的人脸识别库可供使用，如OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和JavaCV等。
这些库提供了强大的图像处理和计算机视觉功能，方便我们在Java环境中进行人脸识别的实现。
三、使用Java进行人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，主要是通过图像处理和机器学习的方法来寻找图像中的人脸位置。
在Java中，我们可以利用OpenCV或JavaCV提供的人脸检测功能进行实现。
1. 安装OpenCV或JavaCV库，并导入相应的依赖。
2. 读取待检测的图像文件，并将其转换为OpenCV或JavaCV可识别的图像格式。
3. 调用人脸检测函数，对图像进行人脸检测，并返回人脸位置的信息。
4. 根据返回的人脸位置信息，在原始图像上绘制人脸框或标记人脸位置。
四、使用Java进行人脸特征提取在人脸识别中，特征提取是一个重要的步骤，用于将人脸图像转化成特征向量或特征模板，方便后续的特征匹配和身份认证。
在Java中，我们可以借助OpenCV或JavaCV提供的方法来进行人脸特征提取。
1. 根据检测到的人脸位置信息，将人脸区域从原图中截取出来。
2. 对人脸区域进行预处理，如灰度化、归一化、直方图均衡化等，以减少光照和尺度变化对特征提取的影响。
3. 调用特征提取函数，将预处理后的人脸图像转化为特征向量或特征模板，并存储到数据库或文件中。
JavaCV实现人脸检测功能
JavaCV实现⼈脸检测功能本⽂实例为⼤家分享了JavaCV实现⼈脸检测功能的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下/** Copyright (C) 2010,2011,2012 Samuel Audet** FacePreview - A fusion of OpenCV's facedetect and Android's CameraPreview samples,* with JavaCV + JavaCPP as the glue in between.** This file was based on CameraPreview.java that came with the Samples for* Android SDK API 8, revision 1 and contained the following copyright notice:** Copyright (C) 2007 The Android Open Source Project** Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");* you may not use this file except in compliance with the License.* You may obtain a copy of the License at** /licenses/LICENSE-2.0** Unless required by applicable law or agreed to in writing, software* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.* See the License for the specific language governing permissions and* limitations under the License.*** IMPORTANT - Make sure the AndroidManifest.xml file looks like this:** <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>* <manifest xmlns:android="/apk/res/android"* package="com.googlecode.javacv.facepreview"* android:versionCode="1"* android:versionName="1.0" >* <uses-sdk android:minSdkVersion="4" />* <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />* <uses-feature android:name="android.hardware.camera" />* <application android:label="@string/app_name">* <activity* android:name="FacePreview"* android:label="@string/app_name"* android:screenOrientation="landscape">* <intent-filter>* <action android:name="android.intent.action.MAIN" />* <category android:name="UNCHER" />* </intent-filter>* </activity>* </application>* </manifest>*/package com.googlecode.javacv.facepreview;import android.app.Activity;import android.app.AlertDialog;import android.content.Context;import android.graphics.Canvas;import android.graphics.Color;import android.graphics.ImageFormat;import android.graphics.Paint;import android.hardware.Camera;import android.hardware.Camera.Size;import android.os.Bundle;import android.view.SurfaceHolder;import android.view.SurfaceView;import android.view.View;import android.view.Window;import android.view.WindowManager;import android.widget.FrameLayout;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.nio.ByteBuffer;import java.util.List;import com.googlecode.javacpp.Loader;import com.googlecode.javacv.cpp.opencv_objdetect;import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.*;import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_imgproc.*;import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_objdetect.*;import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_highgui.*;// ----------------------------------------------------------------------public class FacePreview extends Activity {private FrameLayout layout;private FaceView faceView;private Preview mPreview;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {// Hide the window title.requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);super.onCreate(savedInstanceState);getWindow().addFlags(youtParams.FLAG_FULLSCREEN);// Create our Preview view and set it as the content of our activity.try {layout = new FrameLayout(this);faceView = new FaceView(this);mPreview = new Preview(this, faceView);layout.addView(mPreview);layout.addView(faceView);setContentView(layout);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();new AlertDialog.Builder(this).setMessage(e.getMessage()).create().show();}}}// ----------------------------------------------------------------------class FaceView extends View implements Camera.PreviewCallback {public static final int SUBSAMPLING_FACTOR = 4;private IplImage grayImage;private CvHaarClassifierCascade classifier;private CvMemStorage storage;private CvSeq faces;public FaceView(FacePreview context) throws IOException {super(context);// Load the classifier file from Java resources.File classifierFile = Loader.extractResource(getClass(),"/com/googlecode/javacv/facepreview/haarcascade_frontalface_alt2.xml",context.getCacheDir(), "classifier", ".xml");if (classifierFile == null || classifierFile.length() <= 0) {throw new IOException("Could not extract the classifier file from Java resource."); }// Preload the opencv_objdetect module to work around a known bug.Loader.load(opencv_objdetect.class);classifier = new CvHaarClassifierCascade(cvLoad(classifierFile.getAbsolutePath())); classifierFile.delete();if (classifier.isNull()) {throw new IOException("Could not load the classifier file.");}storage = CvMemStorage.create();}public void onPreviewFrame(final byte[] data, final Camera camera) {try {Camera.Size size = camera.getParameters().getPreviewSize();processImage(data, size.width, size.height);camera.addCallbackBuffer(data);} catch (RuntimeException e) {// The camera has probably just been released, ignore.}}protected void processImage(byte[] data, int width, int height) {// First, downsample our image and convert it into a grayscale IplImageint f = SUBSAMPLING_FACTOR;if (grayImage == null || grayImage.width() != width/f || grayImage.height() != height/f) {grayImage = IplImage.create(width/f, height/f, IPL_DEPTH_8U, 1);}int imageWidth = grayImage.width();int imageHeight = grayImage.height();int dataStride = f*width;int imageStride = grayImage.widthStep();ByteBuffer imageBuffer = grayImage.getByteBuffer();for (int y = 0; y < imageHeight; y++) {int dataLine = y*dataStride;int imageLine = y*imageStride;for (int x = 0; x < imageWidth; x++) {imageBuffer.put(imageLine + x, data[dataLine + f*x]);}}IplImage grayImageT = IplImage.create(height/f, width/f, IPL_DEPTH_8U, 1);//cvSaveImage("/storage/emulated/0/Pictures/grayImage.jpg",grayImage);cvTranspose(grayImage,grayImageT);//cvSaveImage("/storage/emulated/0/Pictures/grayImageT.jpg",grayImageT);cvFlip(grayImageT,grayImageT,0);//cvSaveImage("/storage/emulated/0/Pictures/grayImageT_X.jpg",grayImageT);cvFlip(grayImageT,grayImageT,1);//cvSaveImage("/storage/emulated/0/Pictures/grayImageT_Y.jpg",grayImageT);cvClearMemStorage(storage);faces = cvHaarDetectObjects(grayImageT, classifier, storage, 1.1, 3, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING); postInvalidate();}@Overrideprotected void onDraw(Canvas canvas) {Paint paint = new Paint();paint.setColor(Color.RED);paint.setTextSize(20);String s = "FacePreview - This side up.";float textWidth = paint.measureText(s);canvas.drawText(s, (getWidth()-textWidth)/2, 20, paint);if (faces != null) {paint.setStrokeWidth(2);paint.setStyle(Paint.Style.STROKE);float scaleX = (float)getWidth()/grayImage.width();float scaleY = (float)getHeight()/grayImage.height();int total = faces.total();for (int i = 0; i < total; i++) {CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));int x = r.x(), y = r.y(), w = r.width(), h = r.height();canvas.drawRect(x*scaleX, y*scaleY, (x+w)*scaleX, (y+h)*scaleY, paint);}}else{canvas.drawText("meiyoujiancedao", (getWidth()-textWidth)/2, 20, paint);}}}// ----------------------------------------------------------------------class Preview extends SurfaceView implements SurfaceHolder.Callback {SurfaceHolder mHolder;Camera mCamera;Camera.PreviewCallback previewCallback;Preview(Context context, Camera.PreviewCallback previewCallback) {super(context);this.previewCallback = previewCallback;// Install a SurfaceHolder.Callback so we get notified when the// underlying surface is created and destroyed.mHolder = getHolder();mHolder.addCallback(this);mHolder.setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);}public void surfaceCreated(SurfaceHolder holder) {// The Surface has been created, acquire the camera and tell it where// to draw.mCamera = Camera.open(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT); try {mCamera.setPreviewDisplay(holder);} catch (IOException exception) {mCamera.release();mCamera = null;// TODO: add more exception handling logic here}}public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder holder) {// Surface will be destroyed when we return, so stop the preview.// Because the CameraDevice object is not a shared resource, it's very// important to release it when the activity is paused.mCamera.stopPreview();mCamera.release();mCamera = null;}private Size getOptimalPreviewSize(List<Size> sizes, int w, int h) {final double ASPECT_TOLERANCE = 0.05;double targetRatio = (double) w / h;if (sizes == null) return null;Size optimalSize = null;double minDiff = Double.MAX_VALUE;int targetHeight = h;// Try to find an size match aspect ratio and sizefor (Size size : sizes) {double ratio = (double) size.width / size.height;if (Math.abs(ratio - targetRatio) > ASPECT_TOLERANCE) continue;if (Math.abs(size.height - targetHeight) < minDiff) {optimalSize = size;minDiff = Math.abs(size.height - targetHeight);}}// Cannot find the one match the aspect ratio, ignore the requirementif (optimalSize == null) {minDiff = Double.MAX_VALUE;for (Size size : sizes) {if (Math.abs(size.height - targetHeight) < minDiff) {optimalSize = size;minDiff = Math.abs(size.height - targetHeight);}}}return optimalSize;}public void surfaceChanged(SurfaceHolder holder, int format, int w, int h) {// Now that the size is known, set up the camera parameters and begin// the preview.Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters();List<Size> sizes = parameters.getSupportedPreviewSizes();Size optimalSize = getOptimalPreviewSize(sizes, w, h);parameters.setPreviewSize(optimalSize.width, optimalSize.height);mCamera.setParameters(parameters);if (previewCallback != null) {mCamera.setPreviewCallbackWithBuffer(previewCallback);Camera.Size size = parameters.getPreviewSize();byte[] data = new byte[size.width*size.height*ImageFormat.getBitsPerPixel(parameters.getPreviewFormat())/8];mCamera.addCallbackBuffer(data);}mCamera.startPreview();}}以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
基于OpenCV的人脸图像识别系统设计与实现
基于OpenCV的人脸图像识别系统设计与实现
胡北辰
【期刊名称】《佳木斯大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(40)2
【摘要】基于轻量级的OpenCV软件库,提出了一种人脸表情图像识别系统。
该
系统结合了迁移学习策略和具有中心损失的联合监督方法,以优化人脸识别的过程。
为了提高识别的准确性和速度,该系统采用MobileNet这一个轻量级的卷积神经网络模型,以实现脱机和实时框架中部署。
为了验证该系统的有效性,分别使用两个常
用的数据集对系统进行评估。
实验结果显示,该系统能够提高人脸识别的准确度。
【总页数】4页(P123-126)
【作者】胡北辰
【作者单位】安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现
2.面向职业技能鉴定系统的人脸图像
识别系统设计与实现3.一种基于TuriCreate和OpenCV的实时图像识别系统设
计4.基于Opencv的人脸检测及识别课堂点名系统设计与实现5.基于Python与OpenCV的人脸识别系统设计与实现
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JavaOpenCV实现人脸识别过程详解
JavaOpenCV实现⼈脸识别过程详解准备 :安装包安装之后⽀持多种语⾔环境，此处使⽤Java，在Eclipse中引⼊ openCV⽬录下的java/opencv-320.jar，同时配置openCV库路径。
Eclipse配置openCV代码实现 :package test;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfRect;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Rect;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;public class Test {//引⼊训练好的⼈脸识别XML⽂件static String PAHT = "E:/GOF/OpenCV/bin/test/haarcascade_frontalface_alt.xml";static String IMAGE_PATH = "E:/GOF/OpenCV/src/test/a.jpg";static String productPath = "E:/GOF/OpenCV";public static void main(String[] args) {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);String Path = Test.class.getResource("haarcascade_frontalface_alt.xml").getPath();System.out.println(Path);CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(PAHT);Mat image = Imgcodecs.imread(IMAGE_PATH);MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),new Scalar(0, 255, 0));}String filename = "ouput.png";System.out.println(String.format("Writing %s", filename));boolean flag = Imgcodecs.imwrite(filename, image);}}实现效果 :对⼈脸区域写⼊边框以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
基于JavaCV的人脸检测系统
基于JavaCV的人脸检测系统摘要:人脸检测是指使用计算机在动态的场景或复杂的背景中检测出人脸的存在，并确定所有人脸的位置与大小的过程。
人脸检测技术是人脸识别、表情识别、人脸跟踪等技术的重要前提条件，同时在模式识别、人机交互、智能监控、视频检索等领域也有广泛的应用。
JavaCV在OpenCV基础上提供了进行人脸识别的API。
本文介绍了PC上使用Eclipse集成开发环境搭建了基于JavaCV的人脸检测的算法及其系统。
关键词：人脸检测；JavaCV；OpenCV一、人脸检测现状分析人脸检测问题最初来源于人脸识别，任何一个自动的人脸识别系统首先必须对人脸进行准确的定位，因此实时而有效的人脸检测显得尤为重要。
跟其他生物特征识别方法相比，人脸识别具有更加直接、方便、友好的特点，因其非侵犯性更容易被用户所接受。
而且，通过对人脸的表情、姿势等作分析，还能获得其他识别系统难以获得的信息，因此人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段。
早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图像(如无背景的图像)，因此假设人脸容易获得或在手工交互下运用，而人脸检测问题并未得到重视。
近年来，随着信号处理理论和计算机的出现及其发展，人们开始用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息的处理，这就形成了计算机视觉。
计算机视觉是当前计算机科学中的一个非常活跃的领域，其基本假设是：可以用计算的方式来模拟人类的视觉机制。
人脸的自动识别是一种重要的生物特征识别技术，与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、方便、友好等特点，因而人脸自动识别问题的研究不仅具有重要的应用价值，而且具有重要的理论意义。
现在，随着科学技术和电子商务的发展，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、计算机视觉、人机交互等方面都有着重要的应用价值。
人脸识别通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证。