擞黑。,1㈣㈣必
密级:公开
:
1
V1。V
V。。。
单位代码l
10749
学
号:12016130490
宁 夏
大
学
专业学位论文
基于OpenCV的人脸识别算法研究
Research
on
Face
RecOgnition
Algorithm
Based
on
openCV
学位
申请人:杜姐一
..
指
导
教
师:郭史垡敦授
申请学位类别:工程亟±
专业领域名称:电王生通信王程
研
究 方
向:槿式坳lJ刍图像处理
所 在
学
院:物理皇曳壬电氢工程堂院
..
论文完成日期:2018笙4且30目
万方数据
独创性声明
㈣㈣JJJ删JIJJJJIJJJ删舢ⅧJ
Y34981
00
本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研
究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他
人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得宁夏大学或其它教育机构的学
位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在
论文中作了明确的说明并表示了谢意。
研究生签名:
加话’
时间:训},年
6月2,旧
关于论文使用授权的说明
本人完全了解宁夏大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留
送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描
等复制手段保存、汇编学位论文。同意宁夏大学可以用不同方式在不同媒体上发
表、传播学位论文的全部或部分内容。
(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)
研究生签名:
导师签名:
和哮g
朝罕
时间:沙f君年g月2f日
时间:为l》年移月叫目
万方数据
摘要
人脸识别作为最重要的生物识别技术之一,逐渐深入到安全、交通、经济等领域,广泛应用
到各行各业中,成为人们生活息息相关的一部分。opencV是一个开源的计算机视觉库,包括很
多关于图像处理和计算机视觉方面的算法,能够直接应用于很多领域。本文设计了一个基于
openCV的实时人脸识别系统,用MFC实现人脸识别系统框架,实现了通过摄像头实时获取人
脸信息的功能。
本文重点针对人脸识别所需要的技术做了详细的研究,主要的研究内容如下:
(1)针对人脸检测,采用了传统的基于AdaBooSt的人脸检测算法,在此基础上加入了双眼
定位进行二次筛选,实现了正面人脸图像的获取,提高了人脸检测的准确性。
(2)针对人脸识别,在详细对比了LBP算子和LBP等价模式的优缺点之后,为了更好的提
取能够代表图像的特征,特征提取采用结合LBP和PCA的方法。首先对人脸图像进行分块,采
用LBP算子提取人脸特征向量,对于LBP特征维数较高的问题,利用PCA算法进行降维,结合
了LBP对光照变化较好的鲁棒性和PCA在提取全局特征方面的优点。因为SⅥ订对小样本的寻
优能力很好,所以最后利用SVM分类器进行人脸识别。
(3)运用Ⅵsual
Studio搭建了基于OpenCV的实时人脸识别系统,该系统包括人脸检测、
图像预处理、人脸识别三个部分。最后通过测试,本系统能够实现人脸实时检测和身份验证功能,
抗光照干扰能力较好,系统运行稳定,界面友好,并且准确性和实时性较高,验证了系统的可行
性。
关键词:人脸识别,opencV,AdaB00st,LBP特征,PcA算法
万方数据
Abstract
As
aJl
illlpo渤nt
braIlch
ofbiometric
technology,face
recognition
h硒伊adually
pene妇ted
into
me
fields
of
securi饥衄lsportation,姐d
economy.It
h雒been
widely
applied
to
an
wall【s
of
life弛d
haS
become
a
closely
related
part
of
people’s
liVes.OpenCV
is锄open
source
cross.platfom
computer
Vision
libra哆Ⅱlat
hplements
mally
common
algorimms
for
iIllage
processiIlg弛d
computer
Vision,锄d
c蛐be
used
directly
i11
m邺,fields.111is
is
a
real-the
face
reco印_ition
system
based
on
openCVⅡlat
realizes廿le
face
recognition黟Stem胁ework
wnh
MFC,锄d
it
realizes
t11e
face
recognition
nmction
iIl
Video
s仃eanliIlg.
nlis
paper
focuses
on
a
detailed
study
of廿le
te(加olo斟requhd
for
face
reco弘ition,and
me
mam
research
contentS
a1.e
as
f.onows:
(1)For
face
detection,me仃aditional
face
detection
algorithm
based
on
A出IBoost
is
adopted.
B弱ed
on
it'Ⅱle
bmocular
positioniIlg
is
added
for
seconda巧screeniIlg,which
achieVesⅡle
acquisition
ofpositiVe
face
iIIlages
and
illlproVes
the
accllracy
of
face
detection.
(2)For
f犯e
recognitiom
a
feature
e赋raction
memod
baSed
on
LBP
and
PCA
is
adopted
after
compariIlg
me
advantages
and
disadVaIltages
of
me LBP
operator
and廿1e
LBP
equiValent
model.nlis
is
for
better
ex仃action
of
representatiVe
iInage
featurcs.Firstly,廿le
face
image
is
diVided
iIlto
blocl(s,and
吐le
LBP
operator
is
used
t0∞血act
me
f.ace
feature
Vector,which
is
a
problem
wi廿1
a
higher
LBP
feamre
dhension.F.mally,t11e
PCA
algoritl埘is
used
to
reduce
the
dinlension,which
combilles
me
better
robusmess of
LBP
t0
light
changes弛d
tlle
adVantages
of
PCA访ex时actiIlg
global
features.BecauseⅡle
SVM
has
a
good
abili够to
search
for
small
s锄ples,it
uses
tlle
SVM
classifier
for
face
recognition.
(3)Ⅵsual
Studio
is
used
to
build
a
real—tiIne
face
recognition
syStem
baLsed
on
0penCV
The
syst锄mcludes吐lree
pans:face
detection,image
preprocessill蜀and
face
recognition.FiIlally,t11rou曲
testillg,me
system
can
achieVe
real-tiIIle
face
detection肌d
identi够Verification
f-unctions,good
anti-light
iIlterference
capabili够,stable
system
operation,丘iendly
i11terface,and
high accuracy
and
real-time
performancc,Veri母ing
t11e
feasibility
of
tlle
sy
s.tem.
Key
words:Face
reco印ition,openCV
AdaBooSt,LBP,PCA
II
万方数据
目录
第一章绪论…………………………………………………………………..1
1.1选题背景及意义…………………………………………………………1
1.2国内外研究现状及发展动态……………………………………………1
1.3
OpenCV的简介…………………………………………………………3
1.4论文结构及章节安排……………………………………………………4
第二章人脸图像预处理……………………………………………………5
2.1人脸图像库…………………………………………………………………5
2.2人脸图像几何预处理……………………………………………………8
2.3人脸图像灰度预处理……………………………………………………8
2.4本章小结………………………………………………………………一9
第三章人脸检测算法与实现………………………………………………10
3.1基于AdaBoost的人脸检测算法………………………………………一10
3.2结合人眼定位的人脸检测算法…………………………………………14
3.3本章小结………………………………………………………………16
第四章人脸识别算法与实现………………………………………………17
4.1基于LBP的人脸识别算法……………………………………………..17
4.2基于PCA的人脸识别算法…………………………………………….2l
4.3结合LBP和PCA改进算法的人脸识别……………………………….21
4.4本章小结………………………………………………………………….25
第五章人脸实时识别系统设计与实现………………………………….27
5.1系统开发环境配置……………………………………………………..27
5.2系统设计与实现………………………………………………………一27
5.3系统测试与分析…………………………………………………………….29
5.4本章小结…………………………………………………………………3
l
第六章总结与展望…………………………………………………………32
6.1总结……………………………………………………………………………………一32
6.2研究展望…………………………………………………………………..32
参考文献………………………………………………………………………33
致{射………………………………………………………………………………………………35
个人简介………………………………………………………………………36
IⅡ
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