基于Harris算法的红外人脸识别测温系统设计.docxVIP

基于Harris算法的红外人脸识别测温系统设计

目录

1.内容概括................................................2

1.1研究背景与意义.......................................2

1.2系统应用场景.........................................4

1.3研究内容与方法.......................................5

2.红外人脸识别技术概述....................................6

2.1红外图像采集原理.....................................7

2.2人脸检测方法.........................................8

2.3人脸特征提取与匹配...................................9

3.Harris算法介绍.........................................11

3.1Harris角点检测原理..................................11

3.2Harris角点定位步骤..................................11

3.3Harris角点特征描述..................................13

4.系统设计与实现.........................................15

4.1系统总体架构........................................16

4.2红外图像预处理模块..................................18

4.3人脸检测与特征提取模块..............................19

4.4身份识别与温度测量模块..............................20

4.5系统优化与测试......................................21

5.实验与分析.............................................22

5.1实验环境搭建........................................23

5.2实验数据集准备......................................24

5.3实验结果与对比分析..................................24

5.4系统性能评估........................................26

6.结论与展望.............................................27

6.1研究成果总结........................................28

6.2存在问题与改进方向..................................29

6.3未来工作展望........................................31

1.内容概括

本设计文档旨在构建一个基于算法的红外人脸识别测温系统，该系统利用红外热成像技术，基于角点检测算法识别人体脸部特征，并结合图像处理和深度学习技术对图像进行分析，实现对人脸的识别和体温测量。系统具备实时性、高精度和可靠性等特点，能够广泛应用于疫情防控、人员管理、安防监测等领域。文档首先介绍了系统的设计原理和目标功能，然后详细阐述了关键技术模块的设计和实现，包括红外图像采集、人脸检测、特征提取、温度测量和数据处理等环节。对系统的性能评估、软件接口和未来的发展方向进行了展望。

1.1研究背景与意义

在当前的技术背景下，人脸识别技术得到了广泛的应用和关注，尤其是在安全和公共卫生管理领域。随着红外线测温仪的大规模应用，人们开始大规模采用非接触方式进行体温监测，以防止疾病传播。在此背景下，将红外测温和人脸识别技术结合起来，可以同时实现温度检测和身份验证，有效提升公共卫生管理的效率和准确性。

人脸识别技术和红外测温技术各自在安全和卫生领域都有广泛应用。人脸识别通过分析人脸特征来识别个人身份，可以应用于门禁系统、身份验证等多个场景。而红外测温技术则是通过接收人体辐射的红外线来精确测量体温，常用于医疗诊断和公共场所的