基于Linux的Adaboost人脸检测的设计与实现.docVIP

分类号 编号 烟 台 大 学 毕 业 论 文（设 计） 基于Linux的人脸检测 Human Face Detection Based on Linux 申请学位： 理 学 学 士 院 系： 光电信息科学技术学院 专 业： 应 用 物 理 姓 名： 学 号： 指导老师： 杨 尚 明（教授） 2012年05月15日 烟台大学EDA实验室 基于Linux的人脸检测 姓 名： 导 师： 2012年 05月15日 烟台大学EDA实验室 烟台大学毕业论文（设计）任务书 院（系）：光电信息科学技术学院 姓名 学号 毕业届别 2012 专业 应用物理 毕业论文（设计）题目 基于Linux的人脸检测 指导教师 杨尚明 学历 本科 职称 教授 所学专业 无线电技术 具体要求(主要内容、基本要求、主要参考资料等)： 主要内容：在Linux平台上，通过Adaboost算法检测摄像头采集到的人脸。 基本要求： 1、制作bootloader、开机logo、Linux内核、根文件系统； 2、在Linux环境下构建OpenCV开发环境、Qt开发环境； 3、熟悉Adaboost算法，制作训练器； 4、摄像头采集的数据用OpenCV获取并处理，通过Qt显示； 5、进行人脸检测。 主要参考资料：OpenCV资料，Adaboost算法，Qt资料， linux移植 进度安排： 1、1~4周查找相关资料文献，确定论文题目 2、5~11周，查看相关资料，撰写论文大纲 3、11~13周，撰写论文，定稿 4、14周，毕业论文答辩 指导教师（签字）： 2012年 05 月 15 日 院（系）意见： 教学院长（主任）（签字）： 年 月 日 备注： [摘要]人脸检测是一个活跃的研究领域，是人类视觉最杰出的能力之一。人脸检测的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸检测成为最容易被接受的生物特征检测方式之一。针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题,选用了基于统计的人脸检测算法——Adaboost算法。利用OpenCV（Open Source Computer Vision Library ）图像处理软件与Adaboost人脸检测算法的结合模块,选取扩展的Haar特征,实现了人脸检测。Linux是我们“最熟悉的陌生人”，是最有魅力的操作系统。Qt是一个GPL协议下跨平台应用程序和UI开发框架，是开发GUI最好的平台之一。OpenCV于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持，是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库。实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。Bootloader用到了UBoot，为了方便调试，在系统中加入Busybox。Busybox的功能很强大，可以通过命令行对系统进行调试检测。 [关键词]人脸检测；Casade；Adaboost算法；OpenCV；Qt [Abstract]Face detection is an active area of research, is one of the most distinguished ability of the human visual. Face detection of non-invasive and the most natural, most intuitive way to users, makes face detection one of the most likely to be accepted biometric detection method. Low speed slow for the detection of the complex background conditions in human face detection, the choice of the statistics-based face detection algorithm - Adaboost algorithm using OpenCV image processing software and Adaboost face detection algorithm combined wi