人脸识别 毕业论文设计

毕业设计（论文）

题目名称：基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发 ----人脸识别院系名称：计算机学院

班级：计科092班

学号：4

学生：冠君

指导教师：陆筱霞

2013 年 6 月

基于主成分分析（PCA）的人脸识别门禁软件开发

----人脸识别

Face recognition access control software development based on principal component analysis(PCA)

---- Face Recognition

院系名称：计算机学院

班级：计科092班

学号：4

学生：冠君

指导教师：陆筱霞

2013 年 6 月

中文摘要

随着安全入口控制需求的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。由于人脸的易采集、非接触等优点使得人脸特征作为人生物特征应用受到越来越多的关注，其中最主要就是人脸识别。本文主要介绍一个人脸识别门禁系统的核心功能模块。

本文的设计是基于OpenCV库的，以VS2012软件作为开发工具，主要从需求分析，系统概要设计，关键技术、详细设计和实现几方面来介绍开发过程，最后进行运行测试。

在人脸检测基础上，提取人脸进行识别。在人脸识别方法上，本软件主要采用主成分分析法（PCA）。将大数据维度进行降维，投影到低维空间，利用欧氏距离计算置信度，达到阀值的训练数据作为判定识别标准。

关键词：人脸检测；人脸识别；主成分分析法（PCA）；

Abstract

With the rapid growth of security access control, biometric identification technology has been a new emphasis. Easy acquisition of the face, the non-contact, etc. makes facial feature as biometric applications are more and more attention, of which the most important is face recognition. This paper describes a face recognition access control system is the core functional modules.

This design is based on the OpenCV library to VS2012 software as a development tool, mainly from the needs analysis, outline design, key technologies, detailed design and implementation aspects to introduce the development process, and finally run the test.

On the basis of face detection, the extraction of face identification. Face recognition methods, the software using principal component analysis (PCA). The dimensions of the big data dimensionality reduction, projected to low-dimensional space using the Euclidean distance to calculate the confidence to reach the threshold of training data as the decision to identify standards.

Key words: Face Detection;Face recognition; principal component analysis(PCA);

目录

中文摘要 (3)

Abstract (4)

目录 ................................................................................................................................................... I 第一章绪论. (1)

1.1 前言 (1)

1.2课题应用背景与研究意义 (1)

1.3 人脸识别类软件的发展现状 (2)

1.4 系统可行性研究 (2)

1.4.1 为什么选用OpenCV (2)

1.4.2 开发环境的配置 (2)

1.5 本毕业设计工作和论文结构安排 (3)

1.5.1 本毕业设计工作 (3)

1.5.2 论文结构安排 (4)

第二章系统需求分析 (4)

2.1 功能需求 (4)

2.2非功能需求 (5)

2.2.1系统的易用性 (5)

2.2.2系统可靠性 (5)

2.2.3 系统可扩展性 (5)

第三章系统概要设计 (5)

3.1 设计思想 (5)

3.1.1 人脸数据获取方式 (5)

3.1.2 人脸训练识别方式 (6)

3.1.3 添加功能提示 (6)

3.2 系统功能结构设计 (6)

第四章系统详细设计 (6)

4.1 OpenCV主要函数介绍 (6)

4.2 关键功能部分函数设计实现 (9)

4.2.1摄像头操作： (9)

4.1.2人脸检测功能： (9)

4.1.3图像特征训练提取： (10)

4.1.4训练图像保存： (10)

4.1.5身份识别验证功能： (10)

第五章系统运行测试 (11)

5.1 人脸识别系统模块测试 (11)

5.2 运行效果图 (12)

5.3 测试效率测评 (16)

第六章小结 (18)

附录 (19)

附录A:主要源程序 (19)

附录B: 软件使用说明书 (30)

附录C: 光盘 (31)