人脸定位的分析与概括.doc

二、基本内容及重点 1.主要内容 人脸是最自然最直接的特征，基于人面识别的智能控制门禁系统是以人脸作为身份识别，可以快速、准确地判断来者的合法性，并以此来控制门的开关。系统主要包括前端的数据采集、控制，图像的采集与人脸定位和后台的人脸识别三部分。本设计主要实现图像采集与人脸定位。通过摄像头实现图像采集，从采集的图像中定位出人脸；并实现上下位机串口通信。 2、重点 本课题的重点是图像的采集和人脸定位。该部分是在PC机windows xp上，基于Visual C++ 6.0 实现。 图像采集 现在在vc上采集视频常用的方法有三：vfw，directshow，opencv。本系统图像采集的实现采用的方式是Microsoft推出的数字视频开发包VFW。VFW提供了一系列应用程序编程接口（API）。通过VFW可以很方便地实现视频捕获、视频编辑及视频播放等功能，还可利用回调函数开发更复杂的视频应用程序。通过设计视频捕获窗口，可以改善人机界面，便于调节合理的拍摄位置。图像采集部分流程图如下图1所示。 图1 图像采集流程图 人脸定位 要进行人脸识别就得首先检测到人脸也就是人脸定位。人脸定位的方法有多种，经过查阅资料，本设计采用基于OpenCV的人脸检测算法。该算法比较容易实现 ,具有识别效果好、实时性好、检测速度快的特点。基于OpenCV的人脸检测主要完成3部分功能 ,即加载分类器、 加载待检测图象以及检测并标示。算法流程图如图2所示。 图2 人脸定位流程图