动态人脸识别系统的设计与实现
刷脸的智慧系统设计方案
刷脸的智慧系统设计方案刷脸的智慧系统是一种利用人脸识别技术实现身份验证和门禁控制的系统。
下面是一个基于人脸识别的智慧系统的设计方案，包括系统的硬件设备、软件应用和安全措施。
1. 硬件设备(1) 摄像头：选择一款高清晰度的摄像头，能够准确地捕捉人脸特征，例如分辨率达到1080P以上的摄像头。
(2) 服务器：配置高性能的服务器，用于存储人脸数据和进行人脸识别算法的计算。
(3) 门禁设备：连接到系统的门禁设备，例如电子门锁或出入口闸机，用于实现门禁控制的功能。
(4) 屏幕显示器：用于显示身份验证结果，例如显示通过或不通过的信息。
2. 软件应用(1) 人脸检测与识别算法：选择一种高效准确的人脸检测与识别算法，可以使用常见的人脸识别库，如OpenCV、Dlib等。
(2) 数据存储与管理：建立一个数据库，用于存储用户的人脸特征数据和身份信息。
每当新用户注册时，将其人脸特征数据和身份信息保存到数据库中。
(3) 身份验证逻辑：对于每个身份验证请求，系统将从数据库中检索相应用户的人脸特征数据，并与当前检测到的人脸进行比对，以确定其身份是否匹配。
(4) 防欺诈功能：可以引入活体检测技术，以确保用户提交的人脸是真实存在且活体的。
可以结合摄像头和红外线传感器等设备来完成活体检测。
3. 安全措施(1) 数据加密：将用户的人脸特征数据进行加密存储，确保数据的安全性。
(2) 角色授权：为不同的用户分配不同的权限，例如管理员具有更高的权限，普通用户只能通过门禁。
(3) 设备监控：监控系统的运行状况，及时发现并处理异常情况。
(4) 备份与恢复：定期备份人脸特征数据和系统配置文件，以便在系统故障或数据丢失时进行恢复。
4. 部署与管理(1) 部署位置：根据实际需要，将摄像头和门禁设备安装在适当的位置，通常是在每个入口点或需要权限控制的地方。
(2) 系统管理：建立一个后台管理界面，用于添加、删除和编辑用户，以及查看系统日志和报表等功能。
《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。
—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现
—基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现承诺人签名：日期：年月日基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现摘要人脸识别技术是一种新型的生物特征认证技术。
人脸识别技术也是一个非常活跃的研究领域，涵盖了许多领域，例如数字图象处理。
随着人们对应用程序需求的增长，面部识别技术趋向于大量使用，使用微芯片和标准化。
人脸检测是快速准确识别人脸的先决条件。
其目的是检测图象背景下的人脸，并将其与数据中的人脸进行比较，以实现人脸识别。
本文以 python 为开辟技术，前端实时检测摄像头人脸，人脸识别主要是使用 mtcnn 做人脸提取，使用facenet 做人脸特征提取，通过余弦相似度分类进行人脸识别。
系统界面简洁、识别迅速、使用方便。
本文首先介绍了人脸识别系统的现状及其发展背景，然后讨论了系统设计目标，系统要求和总体设计计划，并详细讨论了人脸识别系统的详细设计和实现。
系统最后进行面部识别。
并对系统进行特定的测试。
人脸识别，顾名思义就是在图片和视频中检测有没有人脸。
当发现一个人的脸时，会获取其他面部特征(眼睛，嘴巴，鼻子等)，并根据此信息将该人与已知人脸的数据库进行比较。
标识一个人的身份。
人脸检测是使用计算机确定输入图象中所有人脸的位置和大小的过程。
面部识别系统是由面部识别系统引入的，该系统可以包括面部图象，输出是面部和面部图象的存在之和，描述了位置，大小，参数化位置 Do 和方向信息[1]。
假定检测面部的问题始于识别面部的研究。
全自动面部识别系统包括与两项主要技术的链接：面部检测和提取以及面部识别。
完成自动面部识别的第一个要求是确定一个人的面部。
人脸识别是自动人脸识别过程的第一步，它基于自动人脸识别技术。
自动人脸识别系统的速度和准确性起着重要作用。
人脸识别系统可以应用于考勤、安全、金融等领域，应用广泛，大大提高了工作效率，提高了服务水平，身份认证变得更加科学、规范、系统、简单。
1.2 国内外研究现状面部识别的研究始于 1960 年代末和 1970 年代初。
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告一、研究背景随着社会的发展，计算机技术正在得到越来越广泛的应用。
其中，人脸检测系统是计算机视觉技术中非常重要的一部分。
人脸检测系统广泛应用于安防、人脸识别、图像搜索、虚拟现实游戏等领域。
因此，人脸检测系统的研究和应用具有非常广泛的市场前景。
人脸检测系统是指利用计算机视觉技术来获取一张图像中所有人脸的位置和大小以及相关的姿态（如头部的方向）信息的系统。
研究人脸检测算法的目的是使得人脸检测系统能够在复杂的环境下准确的检测出人脸，同时系统的响应速度要足够快，以满足实时应用的需求。
目前，已有很多人脸检测相关的算法被提出，如 Haar Cascades 算法、HOG 算法、人脸关键点检测算法等。
然而，这些算法仍存在一些问题，如计算量过大、对光照和姿态的变化不敏感等。
因此，本文将研究和实现一种新的基于深度学习的人脸检测算法，以提高人脸检测系统的速度和准确性。
二、研究内容和方法本文将研究和实现一种基于深度学习的人脸检测算法。
具体的研究内容和方法如下：1. 数据集准备：本文将采用公开的人脸数据集（如LFW、FDDB 等）来训练和测试人脸检测模型。
2. 深度学习模型设计：本文将采用卷积神经网络（CNN）来训练人脸检测模型。
模型的主要结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
3. 数据预处理和增强：本文将对数据进行预处理和增强，如数据的归一化、镜像翻转、随机裁剪等，以增强模型的泛化能力。
4. 模型训练：本文将采用反向传播算法和随机梯度下降算法来训练模型，以最大程度的减小训练集和测试集的误差。
5. 模型测试和评估：本文将采用 LFW、FDDB 等数据集来测试和评估训练好的模型，以评估模型的准确性和可靠性。
三、研究意义本文的研究意义主要包括以下几点：1. 提供一种新的基于深度学习的人脸检测算法。
2. 提高人脸检测系统的速度和准确性。
3. 探索深度学习在人脸检测中的应用和优化。
4. 为实时应用场景下的人脸检测提供技术支持。
动态人体姿态识别与分析系统设计
动态人体姿态识别与分析系统设计人体姿态识别与分析系统是一种通过摄像头采集人体图像并使用计算机视觉算法来分析和识别人的姿态的技术系统。
这种系统具有广泛的应用领域，包括运动分析、健身监测、人机交互等。
本文将介绍动态人体姿态识别与分析系统的设计原理、实现方法和应用。
一、设计原理动态人体姿态识别与分析系统的设计基于计算机视觉和机器学习技术。
其主要设计原理包括以下几个方面：1. 图像采集和预处理：系统通过摄像头采集人的图像，并对图像进行预处理，包括颜色校正、去噪等。
预处理的目的是提高图像质量，减少后续姿态分析的误差。
2. 人体关节点检测：系统使用计算机视觉算法检测人体图像中的关节点，如头部、躯干、四肢等。
这些关节点是姿态分析的基础，通过检测和定位这些关节可以实现对人体姿态的识别和分析。
3. 姿态估计和跟踪：系统基于人体关节点的检测结果，利用机器学习算法进行姿态估计和跟踪。
姿态估计是指通过关节点的位置和角度计算人体的姿态，而姿态跟踪是指在连续的图像帧中，跟踪人体的姿态变化。
4. 姿态分析和应用：系统通过对姿态数据的分析，提取人体动作特征，并进行动作识别、动作分析等应用。
姿态分析结果可以应用于运动分析、健身监测、人机交互等领域。
二、实现方法动态人体姿态识别与分析系统的实现方法涉及到计算机视觉、图像处理、机器学习等多个领域的知识和技术。
以下是一种常见的实现方法：1. 数据集构建：系统的训练和测试依赖于大量的姿态数据。
因此，首先需要构建一个包含多种姿态的数据集。
这些数据可以通过专业的动作捕捉系统获取，或者通过从现有的视频数据中手工标注得到。
2. 人体关节点检测：在构建好数据集后，需要使用计算机视觉算法对图像中的人体关节点进行检测。
一种常见的方法是使用深度学习模型，如基于卷积神经网络的方法。
这些模型可以学习到图像中人体关节点的特征，从而实现准确的检测。
3. 姿态估计和跟踪：基于检测到的人体关节点，可以使用机器学习算法进行姿态估计和跟踪。
动态人脸识别算法描述与实现
动态人脸识别算法描述与实现动态人脸识别是一种利用计算机视觉技术进行人脸检测和识别的方法。
它使用计算机算法对输入的图像或视频流进行处理，从中提取出人脸的特征，然后与事先建立的人脸数据库进行比对，最终识别出人脸的身份信息。
动态人脸识别技术的应用场景非常广泛，比如安防监控、人脸支付、人脸解锁等领域都可以看到它的身影。
本文将介绍动态人脸识别的基本原理和常用算法，并结合实例进行详细分析。
一、动态人脸识别的基本原理动态人脸识别的基本原理是将输入的图像或视频流中的人脸部分进行检测和提取，然后对提取出的人脸特征进行比对，从而实现人脸的识别。
具体的流程包括以下几个步骤：1. 人脸检测: 首先需要对输入的图像或视频流进行人脸检测，找出其中的人脸部分。
这一步通常使用人脸检测算法来实现，比如常用的Haar特征分类器、人脸关键点检测等。
2. 人脸特征提取: 一旦检测到了人脸部分，接下来需要对人脸的特征进行提取。
常用的人脸特征包括面部轮廓、眼睛位置、鼻子位置、嘴巴位置等。
这里通常使用的是基于深度学习的人脸特征提取算法，比如卷积神经网络（CNN）等。
3. 人脸特征比对: 提取出人脸的特征之后，就可以将其与事先建立的人脸数据库进行比对了。
比对的方法可以采用欧氏距离、余弦相似度等，找出最相似的人脸进行识别。
4. 人脸识别输出: 根据比对的结果，就可以输出识别出的人脸的身份信息了。
如果在人脸数据库中找到了与输入相匹配的人脸，就可以输出其身份信息；如果没有找到匹配的人脸，则可以认为是未知人脸。
二、常用的动态人脸识别算法目前，动态人脸识别领域有许多成熟的算法和技术，在实际应用中被广泛采用。
下面将介绍一些常用的动态人脸识别算法。
1. 卷积神经网络（CNN）: CNN是一种深度学习算法，特别擅长于处理图像数据。
在动态人脸识别中，CNN可以用来进行人脸特征提取，提取出的特征向量可以作为输入进行比对，从而实现人脸识别的功能。
CNN在人脸识别领域表现出了较好的性能，因此得到了广泛的应用。
人脸识别系统技术设计方案
人脸识别系统技术设计方案1.1 智能人像比对平台该智能人脸识别系统建立了标准统一的共享人像库，并在此基础上部署了完整的人像比对判定平台。
该系统由人像标准化采集系统、人像数据库子系统、基础比对服务平台和人脸识别应用平台四大部分组成。
它支持前端人像采集、静态人脸查询和移动警务通人脸识别一体化服务。
该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。
它还有统一的安全标准接口，兼容PKI密钥和网络加密狗等常见的安全标准接口。
该系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理和系统运行状态查询等管理操作。
这样可以减少系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。
此外，系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。
1.2 设计原则该系统本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。
该平台算法由XXX研究员、国际知名人脸识别专家、XXX院士XXX教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。
人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。
统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。
整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。
系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。
系统级接口是指连接不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口。
有两种访问方式：第一种是通过页面查询，使用Guest权限进行页面访问，适用于快速调阅查询不同平台之间的信息；第二种是通过请求服务和直接调阅的形式进行数据库查询，系统预留标准数据库查询接口，以市县二层结构进行数据库间的查询调用。
服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口。
基于人脸识别的身份认证系统设计与实现
基于人脸识别的身份认证系统设计与实现随着智能手机和其他智能设备的普及，人脸识别技术已成为一种广泛应用的生物识别技术。
基于人脸识别的身份认证系统可以实现快速、安全和方便的身份验证，广泛应用于各个领域，如金融、安全、门禁等。
本文将介绍一个基于人脸识别的身份认证系统的设计与实现。
一、系统设计1.系统架构基于人脸识别的身份认证系统通常由硬件设备、人脸识别算法、数据库和用户界面等组成。
硬件设备主要包括摄像头、处理器和存储设备，用于采集人脸图像并进行图像处理和识别；人脸识别算法负责人脸特征提取和匹配；数据库存储用户的人脸特征信息；用户界面提供用户交互界面，例如登录界面和管理界面。
2.系统流程系统的认证流程通常包括注册和识别两个步骤。
注册过程中，用户通过摄像头采集人脸图像，系统提取人脸特征并存储到数据库中；识别过程中，用户通过摄像头采集人脸图像，系统提取人脸特征并与数据库中存储的用户特征进行匹配，如果匹配成功则认证通过，否则认证失败。
3.系统功能二、系统实现1.硬件设备选择一款高清晰度的摄像头，用于采集用户的人脸图像；配备一台高性能的处理器和存储设备，用于处理图像和存储用户信息。
2.人脸识别算法选择一种高效准确的人脸识别算法，如基于深度学习的卷积神经网络。
该算法可以提取人脸的特征并进行匹配，实现高效的人脸识别。
3.数据库使用数据库存储用户的人脸特征信息，可以选择关系型数据库或者非关系型数据库，如MySQL、MongoDB等。
4.用户界面设计一个用户友好的界面，包括注册界面、登录界面和管理界面，用户可以通过界面进行注册、登录和管理操作。
5.系统集成将硬件设备、人脸识别算法、数据库和用户界面进行集成，实现系统的功能和流程。
用户可以通过系统进行人脸认证操作，确保安全和便捷。
三、系统优化1.提高人脸识别的准确性和速度，优化算法和模型参数，提升系统的性能。
2.加强系统的安全性，采用多模态认证技术，如指纹识别、声纹识别等，提高身份认证的可靠性。
人脸识别系统毕业设计
人脸识别系统毕业设计人脸识别系统毕业设计随着科技的不断进步和人们对安全性的日益重视，人脸识别系统逐渐成为一种被广泛应用的技术。
作为一种生物识别技术，人脸识别系统能够通过摄像头捕捉到的人脸图像，进行特征提取和比对，从而实现对个体身份的识别。
在毕业设计中，我选择了开发一个人脸识别系统，旨在探索和应用这一前沿技术。
首先，我将介绍人脸识别系统的原理和应用。
人脸识别系统主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和比对等环节。
图像采集使用摄像头捕捉到人脸图像，图像预处理则对采集到的图像进行去噪、对齐等操作，以提高后续处理的准确性。
特征提取是人脸识别系统的核心环节，通过对图像进行分析和计算，提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等位置和形状。
最后，比对阶段将提取到的特征与数据库中已有的特征进行对比，从而确定个体的身份。
人脸识别系统在安防领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于门禁系统，通过识别人脸来控制门的开关，实现自动化的出入管理。
此外，人脸识别系统还可以用于监控系统，通过对摄像头捕捉到的人脸图像进行实时识别，及时发现和报警异常行为。
在社交娱乐领域，人脸识别系统也有着很多的应用，如人脸美化、人脸动画等。
可以说，人脸识别系统在各个领域都有着广泛的应用前景。
接下来，我将介绍我设计的人脸识别系统的具体实现。
首先，我选择了OpenCV作为主要的开发工具，因为它是一个功能强大且开源的计算机视觉库，可以方便地进行图像处理和特征提取。
其次，我使用了深度学习的方法来提高人脸识别的准确性。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的计算模型，通过多层次的神经元网络结构，可以自动学习和提取图像中的特征。
我使用了卷积神经网络（CNN）作为主要的模型，通过大量的训练数据和反向传播算法，让网络自动学习人脸的特征。
在实际的应用中，我设计了一个简单的人脸识别系统原型。
该系统包括一个摄像头和一个显示屏，用户可以站在摄像头前，系统会自动捕捉到用户的人脸图像，并进行特征提取和比对，最后在显示屏上显示出用户的身份信息。
人脸识别系统设计
人脸识别系统设计人脸识别技术是一种通过计算机技术识别和验证人脸特征的技术。
随着科技的不断发展，人脸识别系统在各个领域得到了广泛应用，如安防领域、金融领域、社交娱乐领域等。
本文将从系统设计的角度探讨人脸识别系统的设计原理、算法、应用和挑战等方面。
一、系统设计原理人脸识别系统设计的核心原理是通过计算机视觉和模式识别技术，将输入的图像与已知的人脸特征进行匹配，从而实现对个体身份进行自动验证。
该过程主要包括图像采集与预处理、特征提取与匹配以及结果输出等步骤。
1. 图像采集与预处理在实际应用中，图像采集是一个非常关键的环节。
常见的图像采集设备包括摄像头、红外摄像头以及3D摄像头等。
为了提高图像质量和减少噪声干扰，预处理步骤通常包括去噪处理、光照补偿以及对齐校正等。
2. 特征提取与匹配特征提取是人脸识别系统中的核心环节。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以将人脸图像转化为高维特征向量，从而实现对人脸的唯一性描述。
匹配过程主要采用欧式距离、马氏距离等度量方法，通过与已知的人脸特征进行比对，确定输入图像中的个体身份。
3. 结果输出通过比对与匹配，系统将输出识别结果。
一般情况下，结果可以分为两类：一是判断输入图像中是否存在已知个体；二是判断输入图像中个体是否属于已知身份。
二、系统设计算法为了实现高效准确的人脸识别系统设计，需要结合多种算法进行综合应用。
1. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维算法，通过线性变换将高维数据转化为低维数据。
在人脸识别系统中，PCA可以将原始图像转化为低维特征向量，并保留最重要的信息。
2. 线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种经典的模式识别算法，通过最大化类间距离和最小化类内距离，实现对样本的判别。
在人脸识别系统中，LDA可以提取最具判别性的人脸特征，提高系统的准确性。
3. 局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种基于纹理特征的描述方法，通过对局部图像进行二值化处理，并提取纹理信息。
人脸识别系统技术设计方案
人脸识别系统技术设计方案人脸识别系统是一种基于人脸生物特征进行身份验证和识别的技术。
它通过采集并分析人脸图像中的特征点、纹理、色彩等信息，来实现对个体身份的确定。
人脸识别系统在社会安防、人力资源管理、身份认证等领域有广泛的应用。
下面将从系统架构、人脸检测与识别、关键技术、应用场景等方面进行设计方案的介绍。
一、系统架构1.图像采集设备：可以是摄像头、监控摄像机等用于采集人脸图像的设备，保证图像质量对于后续的人脸检测和识别非常重要。
2.人脸检测与识别算法：采用经典的人脸检测算法、特征提取算法、人脸匹配算法等实现对人脸图像的处理和分析，提取出人脸的特征信息，进行比对和识别。
3.数据库：保存人脸图像的信息和对应的身份信息，系统将通过数据库进行存储、查询、匹配等操作。
4.用户界面：提供用户注册、登录、查询等功能界面，用户可以通过界面进行人脸信息的录入、查询和身份验证等操作。
二、人脸检测与识别人脸检测与识别是人脸识别系统的核心功能，其中包括以下步骤：1.人脸检测：通过图像采集设备获取的图像数据，使用人脸检测算法对图像进行处理，找到人脸区域，并进行归一化和预处理操作。
2.人脸特征提取：使用特征提取算法对归一化的人脸图像进行处理，提取出关键的特征点、纹理和色彩等信息。
3.特征匹配和识别：将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，计算相似度或距离指标，确定是否匹配，并返回对应的身份信息。
三、关键技术1.归一化处理：人脸图像在采集过程中可能会受到光照、角度、尺度等因素的影响，需要对图像进行预处理和归一化，保证后续处理的准确性。
2.特征提取算法：特征提取算法是人脸识别中的关键，常见的方法有主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部二值模式(LBP)等。
3.数据库管理：对于大规模的人脸数据库，需要建立高效的索引和查询机制，保证实时的人脸检测和识别。
4.鲁棒性处理：人脸识别系统需要考虑到在不同光照、角度、表情等条件下的识别准确性，通过算法的改进和改善图像质量等方式提高系统的鲁棒性。
人脸识别智慧管理系统设计方案
人脸识别智慧管理系统设计方案一、方案背景随着科技的不断发展，人脸识别技术在智慧管理领域得到广泛应用。
人脸识别智慧管理系统结合人脸识别技术和信息化管理的理念，利用计算机视觉和图像处理技术，实现对人脸特征的自动提取和识别，进而实现智慧化的人员管理。
本文将从系统架构、功能模块、技术应用和可行性分析等方面，对人脸识别智慧管理系统进行设计。
二、系统架构人脸识别智慧管理系统主要由硬件设备、人脸识别软件、数据库、服务器和终端设备组成。
其中，硬件设备包括摄像机、人脸识别设备和接入设备；人脸识别软件用于实现人脸识别功能；数据库用于存储人脸特征、人员信息和记录数据；服务器用于处理数据和提供服务；终端设备用于人员识别和信息交互。
三、功能模块1. 人员信息管理：包括人员基本信息的录入、修改和删除，包括姓名、性别、年龄、身份证号等信息，同时还需录入人员的人脸图像信息，用于后续的人脸识别比对。
2. 人脸特征提取与比对：通过人脸识别算法，实现对人脸图像的特征提取和比对。
在人脸图像采集时，通过摄像机采集到人脸图像后，系统对图像进行分析和处理，提取出人脸特征，然后与数据库中的人脸特征进行比对。
3. 出入管理：通过人脸识别技术，实现人员的自动识别和记录。
当人员进入或离开某个区域时，系统将通过摄像机采集到人脸图像，对人脸进行识别，然后记录下来。
同时，还可以设置出入门禁，通过人脸识别来控制人员的进出。
4. 考勤管理：系统可以根据人脸识别技术实时监测人员的出勤情况，准确记录人员的上班时间和下班时间，实现智能考勤管理。
5. 报警与告警：当系统检测到异常情况时，比如陌生人进入某个区域或者人脸识别失败时，系统可以自动触发报警或告警，提醒管理人员及时处理。
四、技术应用1. 人脸识别算法：采用基于深度学习的卷积神经网络算法进行人脸识别，提取人脸特征并进行比对。
2. 图像处理技术：对人脸图像进行预处理，包括对光照、姿态、表情等因素的处理，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的人脸检测和识别系统设计与实现
基于深度学习的人脸检测和识别系统设计与实现人脸检测和识别技术是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用。
通过对输入图像进行处理和分析，该技术能够准确地检测和识别图像中的人脸，为人脸识别、人脸验证、人脸聚类等应用提供支持。
本文将重点介绍基于深度学习的人脸检测和识别系统的设计与实现方法。
一、人脸检测技术的设计与实现1. 数据集准备在设计人脸检测系统之前，需要准备一个包含人脸和非人脸图像的数据集。
为了获得准确的检测结果，应该尽量选择具有不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并加入一定数量的非人脸图像作为负样本。
2. 深度学习模型选择当前，深度学习在人脸检测领域表现出色。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等。
根据实际需求，选择适合的深度学习模型进行人脸检测器的设计。
3. 数据预处理在输入图像进行模型训练之前，需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括图像缩放、图像增强、数据增强等。
通过这些预处理方法可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
4. 模型训练与优化在准备好数据集并完成预处理后，可以开始模型的训练与优化。
训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法，并进行迭代优化，使模型在训练集上达到较好的效果。
5. 模型评估与部署在模型训练完成后，需要对其进行评估。
评估指标主要包括准确率、召回率、精确率等。
通过评估结果可以对模型的性能进行分析，并进行进一步优化。
最后，将训练好的模型部署到实际应用中，完成人脸检测系统的设计与实现。
二、人脸识别技术的设计与实现1. 数据集准备在设计人脸识别系统之前，同样需要准备一个包含不同人脸图像的数据集。
为了提高识别准确度，建议选择具有多种表情、光照条件和遮挡情况的人脸图像，并在数据库中为每张人脸图像提供相应的标签。
2. 人脸特征提取人脸识别的关键是提取人脸图像中的特征信息，常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）、主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）等。
人脸识别系统的研究与实现
人脸识别系统的研究与实现一、人脸检测人脸识别系统首先需要进行人脸检测，即在图像中找到人脸的位置。
常用的方法有基于特征的检测方法和基于机器学习的检测方法。
基于特征的方法包括Haar特征、HOG特征等，它们通过计算图像中不同位置和尺度的特征来检测人脸。
基于机器学习的方法则是训练一个分类器来判断给定区域是否为人脸。
二、人脸特征提取在检测到人脸后，需要对人脸进行特征提取，以便进行后续的比对和识别。
人脸特征提取的目标是提取出具有辨识度的特征信息，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以将人脸图像的像素信息转化为更具有鲁棒性和可区分性的特征向量。
三、人脸匹配与识别在提取了人脸特征后，需要进行人脸匹配和识别。
常用的方法有基于距离的匹配方法和基于机器学习的分类方法。
基于距离的匹配方法常用的有欧氏距离、余弦相似度等，通过计算待识别人脸特征与数据库中的人脸特征的距离来进行匹配和识别。
基于机器学习的分类方法则是通过训练一个分类器，将不同人脸特征映射到不同的类别，从而实现人脸识别。
四、系统集成与应用人脸识别系统还需要进行系统集成与应用。
系统集成包括硬件设备的选择和配置，软件系统的开发和集成，数据库的设计和管理等。
应用方面，人脸识别系统可以应用于身份认证、安全监控、图像等领域。
例如，可以用于验证用户身份进入特定区域、用于安防监控系统中的人脸追踪与识别等。
总结起来，人脸识别系统的研究与实现包括人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配与识别以及系统集成与应用等方面。
通过这些技术和方法的研究与应用，人脸识别系统可以实现高效准确的人脸识别，为各个领域提供更多的应用场景。
人脸识别系统的设计与实现
人脸识别系统的设计与实现近年来，随着科技的发展，人脸识别技术逐渐被广泛运用于各个领域，包括身份认证、考勤打卡、安防监控等等。
人脸识别系统的设计与实现，既需要掌握一定的技术知识，也需要注重实际的应用场景。
一、技术原理人脸识别技术的实现原理主要包括三个主要步骤：面部检测、人脸特征提取和人脸比对。
在面部检测阶段，系统会识别图像中的面部区域，并将其提取出来。
在人脸特征提取阶段，系统会对人脸进行特征编码，例如利用神经网络提取此人脸的特征，从而将其转换成独特的矢量表示。
最后，在人脸比对阶段，系统会将两个矢量进行比对，根据其相似程度来判断是否为同一个人。
二、应用场景人脸识别技术广泛应用于多个领域，包括安保管理、商业零售和金融服务等。
其中，最常见的应用场景就是安保管理，例如在机场、火车站等公共场所中，安装一系列的监控设备以保护公民生命安全和财产安全。
另外，在商业零售领域，人脸识别技术也被广泛应用。
例如在便利店中，顾客可以通过人脸识别系统快速地完成结账过程，节省了时间，提高了效率。
在金融服务领域中，人脸识别技术也广受欢迎。
银行可以使用识别技术来验证客户身份，以便为客户提供更安全和便捷的服务。
三、系统设计与实现在人脸识别技术的实现中，有几个关键性的环节需要特别注意。
首先，人脸检测技术的准确性和效率是系统设计中的第一关键问题。
在实现检测算法时，应充分考虑各种因素的影响，例如面部遮挡、光照变化等，以提高检测的准确性和可靠性。
其次，人脸特征提取技术也是人脸识别系统设计的重要环节。
在特征编码的过程中，应采用合适的方法，例如采用卷积神经网络或基于特征点对齐的方法，以提高编码的准确性和鲁棒性。
最后，人脸比对技术的实现也需要考虑到矢量维度的选择、距离度量的选择等因素，以提高比对的准确性和可靠性。
综上所述，人脸识别技术在多个领域都有广泛的应用，系统的设计与实现需要注重技术的选择和应用场景的考虑，以满足用户的实际需求。
同时，也需要充分考虑隐私和安全等方面的问题，以保证信息和用户权益的安全。
物联网人脸识别系统的设计与实现
物联网人脸识别系统的设计与实现随着物联网技术的发展，越来越多的设备被互联起来。
其中，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域，人脸识别技术被广泛应用。
尤其是在安全监控、人员管理和智能家居等领域，人脸识别技术起到关键作用。
因此，本文将介绍一种物联网人脸识别系统的设计方案和实现方法。
一、物联网人脸识别系统的原理物联网人脸识别系统的原理是基于深度学习算法和计算机视觉技术。
其主要流程包括人脸检测、人脸识别、特征提取和分类等几个关键步骤。
1、人脸检测：采用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，对图像进行处理，实现人脸的检测和定位。
2、人脸识别：采用基于特征点匹配的方法，通过比较人脸图像的特征点来实现人脸的识别。
3、特征提取：采用基于计算机视觉的算法，在进行人脸识别时，提取出一些固定的特征点信息，并将其转化为数值型的特征向量。
4、分类：基于特征向量，通过机器学习算法进行分类模型训练，完成人脸识别任务。
二、物联网人脸识别系统的设计方案物联网人脸识别系统的设计方案应具备以下几个方面：1、硬件设备的选择首先需要考虑硬件设备的选择，如何选择适合的摄像头、嵌入式系统和存储设备来构建系统。
2、算法的设计和优化其次需要考虑算法的设计和优化，确定具体的算法流程，包括前端检测功能、特征提取和分类等功能的实现，同时需要对算法进行优化，减少计算资源的占用和数据传输的压力。
3、数据集的采集和标注针对不同的应用场景，需要采集合适的数据集，并对数据集进行标注，以便通过机器学习算法对数据集进行训练和测试。
4、模型的训练和优化通过机器学习算法进行模型的训练和优化，调整模型参数，提高模型的精度和鲁棒性。
5、软件平台的开发根据硬件设备和算法流程的需要，开发相应的软件平台，包括系统界面、数据传输和存储等功能的实现。
三、物联网人脸识别系统的实现方法具体实现方法如下：1、硬件设备的选择我们可以选择具有高像素和高帧率的摄像头，并与处理器相匹配，选择一块适配的嵌入式的系统来实现物联网人脸识别系统。
基于人脸识别的动态识别签到系统设计与实现
基于人脸识别的动态识别签到系统设计与实现Design and Implementation of Dynamic Recognition Check-in System Based on Face Recognition内容摘要目标检测（Object Detection）是近年来计算机科学的研究重点，他可以通过识别目标的几何特征，将复杂的场景分割并针对特定的目标进行识别，关键点在于准确度以及实时性。
人脸识别（Face recognition）则是目标检测中，让人最为看重的一个子类。
一旦我们的人脸识别技术足够成熟，意味着我们不再需要其他物理的钥匙或者是数码的密钥，而是用一张脸，就可以满足日常生活中的一切。
世界上可能有很多相似的人脸，但是绝对没有完全相同的两个人。
当人脸识别技术足够成熟，我们完全可以将人脸识别作为身份分类的一个重要指标。
在深度学习的刺激下，人脸识别有了巨大突破，机器也变得会“思考”。
这意味着人脸识别的安全等级将会提高，可以适用于更多安全要求更高的场景，同时人脸识别的研究也可以推动更多神经网络、图像处理等的领域发展。
关键词：□目标检测□人脸识别□深度学习AbstractObject detection is the research focus of Computer Science in recent years. It can recognize the geometric characteristics of the target, segment the complex scene and recognize the specific target. The key point is the accuracy and real-time. Face recognition is one of the most important sub categories in target detection. Once our face recognition technology is mature enough, it means that we no longer need other physical keys or digital keys, but with a face, we can meet everything in our daily life. There may be many similar faces in the world, but there are absolutely no two identical people. When face recognition technology is mature enough, we can take face recognition as an important index of identity classification.Under the stimulation of deep learning, face recognition has made a great breakthrough, and machines have become "thinking". This means that the security level of face recognition will be improved, which can be applied to more scenes with higher security requirements. At the same time, the research of face recognition can also promote the development of more neural networks, image processing and other fields.Key words：□object detection □face recognition□recognition speed目录第一章：绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2人脸识别6种实现方式 (1)1.2.1几何特征的人脸识别方法 (2)1.2.2基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 (2)1.2.3神经网络的人脸识别方法 (2)1.2.4弹性图匹配的人脸识别方法 (2)1.2.5线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 (2)1.2.6支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 (3)1.3本文的主要工作 (3)第二章：人脸识别的新特性-深度学习 (3)2.1深度学习 (4)2.2深度学习与人脸识别的二次结合 (4)2.2.1 VGG模型 (5)2.2.2 优图祖母模型 (6)2.3本章总结 (7)第三章：动态人脸识别签到系统实现 (8)3.1实现思路 (8)3.2算法实现 (8)3．2．1 环境依赖 (8)3.2.2 实现普通的人脸识别 (8)3.3完善动态人脸识别签到系统 (12)3.3.1 从视频流中取帧进行识别 (12)3.3.2 实现上传素材、导出签到表 (15)3.3.3 使用演示 (16)3.4本章小结 (17)第四章：总结与展望 (18)4.1论文总结 (18)4.2展望 (18)参考文献 (19)致谢 (19)第一章：绪论1.1研究背景及意义传统的目标检测技术主要是通过几何特征对图像进行切割，进而对切割出的素材进行几何分析，根据特征将其分类。
动态人脸识别算法描述与实现
动态人脸识别算法描述与实现随着科技的迅速发展，人脸识别技术已经成为当今社会最重要的技术之一。
而在人脸识别技术中，动态人脸识别算法是一种非常重要的技术手段，它可以通过对人脸的动态特征进行识别和分析，实现更加精准的识别效果。
本文将重点介绍动态人脸识别算法的原理、特点和实现方法。
一、原理动态人脸识别算法的原理主要基于人脸的动态特征，包括人脸的表情、眼睛的眨眼、头部的摆动等。
通过对这些动态特征的分析和识别，可以大大提高人脸识别的准确度和稳定性。
通常动态人脸识别算法包括以下几个步骤：1. 人脸检测：首先需要对图像或视频中的人脸进行检测和定位，确定人脸的位置和大小。
2. 关键点标定：通过检测到的人脸，进一步对人脸的关键特征点进行标定，比如眼睛、鼻子、嘴巴等。
3. 特征提取：通过对关键点的标定，可以提取出人脸的动态特征，比如人脸的表情、眨眼频率、头部摆动角度等。
4. 特征匹配：将提取出的动态特征与已知的人脸数据库进行匹配和比对，确定人脸的身份。
通过以上步骤，可以实现对人脸的动态特征进行识别和分析，实现动态人脸识别的目的。
二、特点动态人脸识别算法相比传统的静态人脸识别算法，具有以下几个显著的特点：1. 精准度高：通过对人脸的动态特征进行识别和分析，可以提高人脸识别的准确度和稳定性，避免静态图像中的光照、角度等因素对人脸识别的影响。
2. 鲁棒性强：对于一些静态人脸识别难以应对的场景，比如人脸遮挡、表情变化、头部摆动等，动态人脸识别算法能够更好地应对。
3. 实时性好：动态人脸识别算法能够实时地对人脸进行识别和分析，适用于视频监控、人脸识别门禁系统等实时应用场景。
4. 安全性高：相比静态人脸识别，动态人脸识别算法可以更加准确地判断人脸的真实性，提高了识别的安全性。
三、实现方法动态人脸识别算法的实现通常涉及到计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，下面将介绍几种常用的实现方法：1. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在人脸识别领域取得了巨大的成功，动态人脸识别算法也可以采用深度学习技术进行实现。
人脸识别系统设计原理
人脸识别系统设计原理一、引言人脸识别技术是一种基于图像处理和模式识别的智能识别技术，它可以通过对人脸图像进行分析和比较，从而准确地识别出人脸，并实现自动化的身份认证和安全监控。
目前，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域，如公安、金融、医疗、教育等。
二、人脸识别系统的组成结构1.硬件设备人脸识别系统的硬件设备包括摄像头、计算机处理器、内存、硬盘等。
其中，摄像头是最为重要的硬件设备之一，它可以采集到人脸图像并传输给计算机进行处理。
2.软件系统人脸识别系统的软件系统包括图像采集模块、特征提取模块、特征匹配模块等。
其中，图像采集模块用于从摄像头中采集到原始图像数据；特征提取模块用于将原始图像数据转化为可供比较的特征向量；特征匹配模块则用于对比不同特征向量之间的相似度，从而实现人脸识别。
三、人脸识别系统的工作原理1.图像采集在人脸识别系统中，首先需要通过摄像头采集到人脸图像。
通常采用的是数字摄像机或者CCD摄像机，这些摄像机可以将拍摄到的图像转化成数字信号，并传输给计算机进行处理。
2.预处理在采集到原始图像数据后，需要对其进行预处理。
预处理包括灰度化、归一化、滤波等操作。
其中，灰度化是将彩色图像转化为黑白图像；归一化则是将不同大小和角度的人脸图像缩放为统一大小和角度；滤波则是对图像进行降噪处理。
3.特征提取特征提取是将原始图像数据转换为可供比较的特征向量。
目前常用的特征提取方法有PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）和LBP （局部二值模式）等。
其中，PCA是最早被应用于人脸识别领域的方法之一，它通过对训练样本进行主成分分析，得到一个低维度的特征向量；LDA则是基于最小化类内距离和最大化类间距离的思想，得到一个更加判别性的特征向量；LBP则是一种局部特征提取方法，它通过对图像中每个像素点周围像素值的二值化，得到一个局部特征向量。
4.特征匹配特征匹配是将不同特征向量之间的相似度进行比较，并找出最相似的人脸。
基于人脸识别的认证系统设计与实现
基于人脸识别的认证系统设计与实现人脸识别技术是一种非常成熟的生物识别技术，随着科技的发展，越来越多的企业和机构开始采用人脸识别技术作为其身份认证系统。
那么，如何设计和实现一套高效的基于人脸识别的认证系统呢？首先，我们需要确定系统的认证目标和安全性等级。
一般来说，人脸识别系统的安全性等级可以分为三个等级，分别为普通等级、一般等级和高等级。
普通等级的认证系统主要适用于一些安全要求不高的系统，比如手机解锁、电脑登录等，一般等级的认证系统适用于金融、医疗等领域，而高等级的认证系统则适用于国家机密、银行保险等高安全性要求的领域。
其次，我们需要根据目标和安全性等级选择合适的人脸识别技术。
常用的人脸识别技术包括2D人脸识别、3D人脸识别、红外人脸识别等。
在选择技术的时候，需要考虑识别的精确度、速度、容错率等因素。
比如，对于高安全性要求的系统，需要选择精确度高、容错率低的技术，以保证系统的安全性。
接着，我们需要设计人脸数据库。
人脸数据库是认证系统中非常重要的一环，直接决定了识别的精确度。
当我们设计数据库的时候，需要考虑以下因素：1. 图片数量：图片数量越多，系统学习的样本越多，识别精度也就越高。
但是，同时也要考虑到数据库的存储和处理成本。
2. 图片质量：图片质量越高，系统对人脸的识别度也就越高。
为了提高图片质量，可以采用一些图片预处理技术，比如去噪、人脸对齐等。
3. 数据库更新和维护：随着时间的推移，人脸的外貌特征会发生变化，我们需要对数据库进行更新和维护，以保证识别的精度。
最后，我们需要实现人脸识别系统的算法和流程。
一般来说，系统流程包括人脸采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配等步骤。
在算法实现的过程中，需要考虑到并发性、安全性等因素。
比如，为了提高系统的并发性，可以采用分布式计算架构，将不同的算法分别部署到不同的节点上运行。
综上所述，基于人脸识别的认证系统设计和实现需要考虑到目标和安全性等级、人脸识别技术、人脸数据库以及算法和流程等方面。
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３ 系统的实现
３． １ 人脸检测 系统无论 在 什 么 状 态 ， 都是以检测人脸为前 提， 也 就 是 说， 检 测 人 脸 是 系 统 计 算 的 前 提， 只有 检测到图像 上 的 人 脸 ， 系统才进行以后的人脸录 入和识别工作 ． ３． １． １ 差分 图 像 摄 像 头 捕 捉 到 的 图 像 是 动 态图像 ， 也就 是 每 秒 中 连 续 的 向 计 算 机 输 入 ｋ 帧 ） 本系统 ｋ＝３ 连续的图像记录着图像上物 图像 （ ０ ． 体的动态信 息 ． 这些信息可以使用图像间的减法
也只是它记录着人脸在摄像头前某一时刻的位置 如果人脸在摄 像 头 面 前 只 是 一 闪 而 过 ， 那么 信息 ， 就没有必要对它进 行 识 别 ． 所 以， 系统在唤醒人脸 识别或人脸录入模块之前 ， 先对当前连续多帧 （ 系 ） 统设置为 １ 图像进行比较 ， 如果在这些帧的图像 ０
第１ ０期
图 ２ 系统结构图 Ｆ ｉ ． ２ Ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ ｙ ｇ
由于物体的反光和 光 线 的 变 化 ， 在 二 值 化 处 理 后， 图像上有很 多 的 噪 音 点 ， 这些噪音点有的是孤立 分布 ， 有的是几个聚 集 在 一 起 ， 围成一个面积不大 它 们 共 同 的 特 点 就 是 面 积 小、 个 数 小． 为 的区 域 ， 此， 本系统 使 用 了 一 种 区 别 与 传 统 方 法 的 平 滑 方 法， 这种方法效果较好 ， 实现也很方便 ． 这种方法 的 步 骤 是 ： 从 左 到 右 逐 行 扫 描， 在每 一列中找到连续的红色象素点 ， 判断它们的高度 ， 高 ／ ） 度小于一定权直的 （ 系统取的是图像高度的１ 就 １ ０ 应为它是噪音点集合 ， 从图像上去除 ， 否则保留 ． 然 ） 后再从上到下 ， 使用 同 样 的 做 法 处 理 ． 图 ４（ 就是 ｂ 一幅图像经过这种方法平滑的后的结果 ．
图 １ 系统的模块图 Ｆ ｉ ． １ Ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍ ｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ ｙ ｇ
１ 模块结构设计
人脸识别 系 统 主 要 包 括 两 大 模 块 ： 人脸录入 人脸录入模块的功能是把 模块和人脸 识 别 模 块 ．
收稿日期 ： ２ ０ １ １ ０ ９ １ ９
６］ 运算来得到 ［ 在本系 统 中 ， 如果在系统开始运行 ．
的时候保存 一 张 背 景 图 像 ， 然后再用要预处理的 图像与背景 图 像 相 减 ， 就可以得到这幅图像的信 息． 这个过程如图 ３ 所示 ．
图 ３ 差分计算结果显示 Ｆ ｉ ． ３ Ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ 像 ， 图 ３（ 是图像的 ａ ｂ） 差分图 像 ． 从 图 ３（ 中， 可 以 看 出， 人脸信息得到 ｂ） 很好的保存 ， 当然 ， 还不可以拿它直接去做存储或 它还要经过二值化 、 平滑 、 膨胀等算法环节 ． 识别 ， 平 滑、 垂直投影和确定边 ３． １． ２ 图 像 的 二 值 化 、 得到的差分图像２ 界 经过上面 的 计 算 ， ５ ６ 级， 它的红色颜色范 围 还 是 从 ０ 到 ２ 为 了 计 算， 必 ５ ５， 须给予二值化 ． （ ） 图４ 是 一 幅 差 分 图 像 二 值 化 的 结 果， 但是 ａ
这个系统 的 系 统 结 构 如 图 ２ 所 示 ． 图像输入 是系统启动 后 最 先 被 调 用 的 模 块 ． 因为这个系统 处理 的 原 图 像 是 基 于 Ｕ Ｓ Ｂ 口摄像头的动态图 — — 实时连续 的 多 帧 图 像 ， 像— 所以系统在图像输 这个线程的专职是检测 入部分使用 了 一 个 线 程 ， 如果检测到有 ， 首先把 Ｕ Ｓ Ｂ 口上是否有图像传来 ， 然后再唤起人脸检测函数对 图像显示在 界 面 上 ， 图像进行检 测 ． 当人脸检测函数检测到人脸并定 位出人脸在 图 像 上 的 坐 标 时 ， 就根据系统当时的 状态 ， 来 选 择 下 一 步 骤， 如果系统在人脸录入状 态， 就唤起 人 脸 录 入 函 数 ， 如 果 系 统 在 识 别 状 态， 唤起人脸识别函数 ． 在人脸录入函数被执行 时， 检 测到的人脸 从 图 像 中 被 分 割 出 来 ， 连同手工输入 当人 的身份信息 都 通 过 Ｏ Ｄ Ｂ Ｃ 保 存 到 数 据 库 中． 该函数就会通过特定的方 脸识别函数 被 启 动 时 ， 法对待识别 的 人 脸 进 行 特 征 提 取 ， 并与数据库中 人脸特征进行匹配 ， 找出匹配最好的一组， 并显示 在界面上 ． 特征提取 是 单 独 的 一 块 ， 它和别的部分 没有太大的 联 系 ， 它计算的数据是从数据库中提 计算的结果也保存在数据库中 ． 取，
０ 引 言
人脸识别 技 术 近 年 来 得 到 广 泛 关 注 ， 是属于 人体生物 认 证 技 术 的 一 种
［ １］
检测到的人脸图像 录 入 到 数 据 库 ， 在 录 入 的 同 时， 还要让系 统 管 理 员 手 工 的 输 入 人 脸 的 身 份 信 息 ， 如： 姓名 、 年 龄、 地 址 等， 在 识 别 过 程 中， 当这张人 脸被识别出来时 ， 这 些 信 息 就 会 显 示 出 来． 人脸识 别就是对待识别的人脸图像进行特征提取并进行 识别 ， 识别完毕后显 示 识 别 结 果 ． 本课题实现的系 统也包括了 这 两 个 模 块 ， 而且为了使系统更加具 有模块性 ， 操作起来 更 加 方 便 ， 在开发和设计系统 就把人脸识别模 块 分 解 成 两 个 模 块 ， 一个是特 时， 它主要做的就是对人脸图像进行特 征提取模块 ， 征提取 ， 并把这些新 特 征 值 保 存 到 数 据 库 中 ； 另一 个被分解出 来 的 模 块 是 也 叫 人 脸 识 别 模 块 ， 这个 模块主要是做狭义 的 人 脸 识 别 工 作 ， 即： 识别图像 中的人脸 ， 并显示人脸的身份信息 ． 如图 １ 所 示 ， 这个系统还包括图像输入模块 和人脸检测模块 ． ， 它是通过计算机技
［ ２］
分 析 （ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ ｏ ｍ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ Ｃ ｐ ｐ ［ ３］ 等 ． 这些传统的特征提取和识 Ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｉ Ｃ Ａ） ｇ 别方法具有识别准 确 率 高 、 性 能 稳 定 等 优 点， 但是 也有一些缺点 ， 诸如 容 易 受 到 光 照 强 弱 、 人脸姿态 和表情等因素影响识别准确率
术来识别信息 ， 为人 类 提 供 商 业 和 法 律 服 务 ． 当前 人脸 识 别 方 法 有 很 多 ， 如Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ线 性 判 别 （ Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ ， 主成分分析方法 Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｎ ｔ Ｆ Ｌ Ｄ） 、 （ ， 、 独立成分 Ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ａ ｌ Ｃ ｏ ｍ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ Ａ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓ Ｐ Ｃ Ａ） ｐ ｐ ｙ
第３ ３ 卷第 １ ０期 ２ ０ １ １年１ ０月
武 汉 工 程 大 学 学 报 Ｊ ． ｈ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ． ｅ ｃ ｈ． Ｗｕ Ｔ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ３ Ｎ ｏ ． １ ０ ０ １ １ Ｏ ｃ ｔ ． ２
（ ） 文章编号 ： １ ６ ７ ４ ２ ８ ６ ９ ２ ０ １ １ １ ０ ０ １ ０ ７ ０ ４
夏平平 ， 等： 动态人脸识别系统的设计与实现
１ ０ ９
图像经过 平 滑 后 ， 还要对图像的做一次垂直 垂直投影的 的 算 法 步 骤 也 比 较 简 单 ． 从左 的投影 ． 到右从上到 下 扫 描 每 一 列 ， 在每一列中找到第一 然后把这个找到的红色象素点以 个红色象素 点 ， ） 下的所有象素点 都 置 为 红 色 ． 图 ４（ 是就是一幅 ｃ 二 值 化、 平滑和垂直投影后得到 图像在经过差分 、 的图像结果 ． 当图像经 过 垂 直 投 影 后 ， 就可以很好的定位 出图 像 上 人 脸 的 区 域 ． 首 先， 以图像的列为横坐 以每列 中 的 红 色 象 素 点 的 个 数 为 纵 坐 标 作 一 标， 条曲线 ， 这条曲线的最大值对应着人脸的中心位 然后在 这 个 最 大 值 的 两 侧 找 到 斜 率 绝 对 值 最 置， 大的曲线点 ， 这两个曲线上的点的横坐标是要找 的人脸左右两侧 ， 人脸的左右边界坐标找到 了， 然 后再找人脸上下边 界 ， 再 以 图 像的 行为 纵坐 标， 以 每一行中红 色 象 素 点 的 个 数 为 横 坐 标 ， 作一条曲 （ ） 线， 这条曲线如图 ４ 所示 ． ｄ
图像输入模块就 是 对 捕 捉 图 像 的 外 设 作 实 时 数据检测 ， 当检测到 有 图 像 的 时 候 ， 就把检测到的 图像传入缓冲区 ， 并 通 知 人 脸 检 测 模 块， 让它对图 像进行人脸 检 测 ． 人脸检测模块就是对缓冲区中
） 基金项目 ： 江苏省教育厅高校科研成果产业化推进项目资助 （ ２ ０ １ １ ２ ８ － ） ， 作者简介 ： 夏平平 （ 男， 安徽马鞍山人 ， 高级工程师 ， 硕士 ． 研究方向 ： 计算机应用 ． １ ９ ７ ５
摄像 头 输 入 的 图 像 被 设 置 为 ３ 也就 ０ 帧／幅 ， ／ 是说 ， 从得到原始图像到识别出人脸要在１ ３ ０ｓ 中进行完毕 ， 这对于现在的计算机硬件资源和计 算速度来说 ， 是可以 的 ， 但是对日常生活来说是没 有必要的
［ ５］
， 因 为， 在 动 态 图 像 中， 有人脸的图像
１ ０ ８
武汉工程大学学报
第３ ３卷
的图像进行 人 脸 检 测 计 算 ， 来判断这幅图像中是 如果有人脸就定位出人脸在图像上区 否有人脸 ， 域的坐标 ．
中都有人脸 ， 而且人 脸 区 域 是 否 相 对 稳 定 的 ， 就启 否则 ， 同样什么也不做 ， 返回系统 ． 动后面的步骤 ，