基于opencv人脸检测技术的研究及实现

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于OpenCV人脸检测技术的研究及实现　　摘要：为了在视频流中准确检测到人脸，文中基于OpenCV设计了一个人脸检测系统。使用Haar和LBP两种算子提取特征，通过AdaBoost算法构造级联分类器，检测出人脸区域。通过计算机仿真验证，发现采用LBP算子提取特征的正面检测率更高，达90%以上，且检测时间更短，平均检测时间降低1个数量级，取得了较好的效果。该模块可移植性强，可扩展，为后续研究打下了良好的基础

2、。　　关键词：视频流；特征提取；局部二值模式；人脸检测　　中图分类号：TP39；文献标识码：A文章编号：2095--00-03　　0引言　　随着计算机技术和数字成像技术的进步，机器视觉技术蓬勃发展。人脸识别一直是计算机视觉和人工智能中的重要问题。人脸识别技术因无需与用户进行肢体接触，使用简单、安全，经过几十年的研究和发展，已成为一项热门的研究课题，受到越来越多研究者的重视。该技术可广泛应用于公共场所人口统计及视频监控，安全驾驶提醒，门禁管理系统等相关领域。因此找到一个高效明了的算子提取特征描述人脸和分类器至关重要。研究者为此提出了主成分分析法为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”

3、项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。[1]、线性判别式分析[2]等全局描述方法和Haar[3]特征与LBP[4]特征等局部描述的特征等。局部特征在不同的光照及姿态和复杂环境下，具有较强的鲁棒性，得到了广泛应用。本文利用VisualStudioXX和开源计算机视觉平台OpenCV搭建了一个人脸识别模块

4、，利用Haar和LBP两种算子提取特征，进行视频流的人脸识别。该模块搭建方便，可移植性强，在Windows，Android和iOS系统上均可实现。　　1人脸识别模块　　Haar特征　　Haar特征是以图像灰度分布为基础并反映图像灰度值变化的一种特征，主要是由黑白矩阵像素组合而成的不同模板，包含边缘特征、线性特征、中心环绕特征。人的面部有很多特征，比如眼睛颜色比周围皮肤颜色深，嘴唇颜色比周围皮肤颜色深等。对于一个24×24的图片来说，面部特征多达9万余个，也正是因为这一特点导致训练时间过长。面部特征可由Haar特征表示，定义左上角为白色区域，以此交错。该模板的特征值是白色填充区域的像

5、素值之和与黑色填充区域的像素值之和的差值[5]。基于人脸特征的Haar特征如图1所示。　　积分图为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　使用积分图可以实现上述黑色和白色特征数值的计算，大大提高了图像特征值的计算效率。积分图[6]是一种能够描述全局信息的矩阵表示

6、方法，示意图如图2所示。用公式表示为：　　LBP特征　　LBP[7，8]是一种描述图像纹理特征的算子，具有灰度不变性、旋转不变性和统一模式等优点。Ojala最早提出了LBP算子，将其用于局部纹理特征描述。　　假设局部邻域的纹理图像T是图像像素灰度值P的联合分布，T=t，gc表示中心点像素的灰度值，gp是半径为R的圆上对称点的灰度值。gc是坐标原点，gp坐标分布在，Rcos）的圆上，通过双线性插值得到坐标不是整数点的坐标。　　LBP特征值表示�椋�2p代表对应位置上的权重。如图4所示，在3×3窗口中通过二值化阈值分割，得到该点的二进制模式为，对应的十进制为58，中心对比度为4。对于中

7、心对比度，如果数值小于某一个值c’，可认为该区域是平坦区，没有需要的特征，不提取该点的特征；反之，如果该点的对比度很高，则说明该点可能是边缘或者角点特征。得益于其二进制模式，计算机接受较快。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到