基于OpenCV的人脸识别系统的设计与实现.docx

摘要 摘要 II II 摘要 摘要 I I 摘要 基于 OpenCV 的人脸识别系统的设计与实现 随着信息技术的飞速发展及人们安全意识的不断提高，传统的身份识别方 法容易被窃取和泄露，已经不足以满足社会的需求。生物特征识别已经逐渐成 为当今炙手可热的研究领域。生物特征识别技术主要是运用计算机视觉、图形 图像处理、模式识别等技术来提取和描述人类的生理特征或行为特征，从而对 个人的身份进行验证。在多种多样的生物识别技术中，人脸识别方式更自然， 更直观，而且具有非接触性、非强制性、并发性和简便性等特点，因此吸引了 众多研究者对其进行研究，是当今社会研究和应用的热点方向。人脸识别技术 的研究起始于 60 年代末期，经过了三个阶段的发展，在各国学者的共同努力下， 形成了较为成熟的技术，并在国家安全、证件核实、信息安全、人事考勤等许 多领域都得到了广泛应用。 OpenCV 是一个开源跨平台的计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视 觉方面的很多通用算法。它可以直接应用于很多领域，其中包括物体识别，图 像分区，人脸识别，运动跟踪，运动分析等等，还可以作为一个二次开发的理 想工具，来实现人脸识别的主要算法。MFC 是一个微软公司提供的类库，以 C++类的形式封装了 Windows API，并且包含了一个应用程序的框架，进而减 少了开发人员在编程时的工作量。它可以通过面向对象的方法来调用 Windows API，还可以便捷的实现应用程序的开发，因此本文使用 MFC 来实现人脸识别 系统的框架。 目前人脸识别的算法主要有三种：第一种是基于 PCA 的 Eigenface 方法， 它的基本思想是通过 K-L 变换对图像进行投影降维，找到图像的主要成分来对 人脸进行描述及比对；第二种是基于 LDA 的 FisherFace 方法，它的主要思想是 将高维的样本投影到最佳判别向量空间，从而能够有效的提取分类信息、压缩 特征空间的维数，在新的子空间形成投影后，类间距离达到了最大和类内距离 达到了最小，从而达到最佳的可分离性；第三种是基于局部特征提取的 LBP 方 法，它的主要思想是对图像中的像素点和该点周围像素点进行对比，然后根据 对比结果进行求和。 本文对三种人脸识别算法进行了研究，运用 OpenCV 实现了三种算法中计 算效率较高的 LBP 算法进行人脸识别。然后运用 Visual Studio 2010 搭建了基于 OpenCV 的人脸识别系统，用 MFC 设计了用户界面，实现了人脸模型训练功能、 读入待识别图像功能、提取待识别图像功能、识别人脸功能四种功能。本文还 运用 ORL 人脸数据库对系统进行了训练和测试，识别效率高、结果准确。同时， 本文对系统的各个模块和整体流程也进行了测试，测试结果良好，实现了完整 的基于 OpenCV 的人脸识别系统。 关健词： 人脸识别，OpenCV，LBP Abstract Abstract Abstract Abstract Abstract The Design and Implementation of Face Recognition System based on OpenCV With the continuous improvement of information technology and the rapid development of safety awareness, the traditional identification methods which can easily be stolen and leaked have been insufficient to meet the needs of society. Biometric authentication has gradually become a hot area of research. Biometric authentication technology is mainly using computer vision, image processing and pattern recognition techniques to identify a persons identity by physical characteristics or behavioral characteristics of human beings. In a variety of biometric technology, face recognition is more natural and more intuitive. It has many characteristics, such as non-contact, non