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时间:2019-03-20
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1、分类号:TP301.6单位代码:10183研究生学号:2013322091密级:公开研吉林大学硕士学位论文人脸识别系统的研究与开发Researchanddevelopmentoffacerecognitionsystem作者姓名:邢永生专业:无线电物理研究方向:数字图像处理指导教师:年桂君副教授培养单位:吉林大学物理学院2016年5月人脸识别系统的研究与开发Researchanddevelopmentoffacerecognitionsystem作者姓名:邢永生专业名称:无线电物理指导教师:年桂君副教授学位类别:理学硕士答辩日期:2016年6月7日未经本论文作者的书
2、面授权,巧法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发巧、出租、改编等有碍作者著作枚的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵化的法律责任。吉林大学博古或硕学位论文原创性声明(本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做化重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承
3、担。学位论文作者签名:曰期:的己年月7曰摘要人脸识别系统的研究与开发作者:邢永生指导老师:年桂君人脸识别技术是一种基于人脸面部特征进行身份识别的生物特征识别技术,通过使用摄像头等采集设备提取人脸面部特征,并对其特征进行匹配进而实现身份验证识别。首先,本文介绍了人脸识别技术的产生背景、发展的历史、优势、研究难点以及应用领域,概括总结了人脸识别领域里的一些经典算法并介绍了当前国内外科研机构及公司在人脸识别领域中的重要突破。其次,本文给出了人脸识别的系统构成,并深入研究了各部分所涉及的算法,之后着重分析了人脸特征提取算法对人脸识别性能的影响。人脸识别系统由图像
4、预处理、人脸检测、人脸对齐、特征提取及特征匹配五部分构成。图像预处理部分是通过灰度变换以及直方图均衡化加强图像对比度;人脸检测部分采用Viola-Jones人脸检测算法,通过对基于Harr-like特征的训练集进行训练得到Adaboost强分类器进行人脸分类,并通过级联分类器结构提高检测的速度;人脸对齐部分依据双眼坐标进行平面几何变换实现人脸的标准化;特征提取部分深入研究了局部二值模式算法(LBP)和局部相位量化算法(LPQ),其中LBP提取的是局部区域像素差异信息,计算简便高效,而LPQ提取的是局部相位信息,对于模糊图像有着很强的鲁棒性;特征匹配部分使用卡方距离计
5、算LBP、LPQ算法提取的样本空间距离,并研究了接收阈值的设置原理。通过对LBP、LPQ算法的仿真分析,评估这两种算法的差异以及在不同的人脸数据库平台下不同条件的识别率。最后,本文人脸识别系统的实现是基于Qt可视化开发平台,调用计算机视觉库OpenCV中相关函数模块,尤其是人脸检测模块,方便快捷的实现系统的开发工作。文中同时也给出了Qt、OpenCV的相关环境参数设置及编译方法、I系统用户界面、功能模块以及系统最终的输出结果。关检词:人脸识别,Viola-Jones,LPQ,LBP,Qt,OpenCVIIAbstractResearchanddevelopmento
6、ffacerecognitionsystemFacerecognitiontechnologyisakindofbiometricidentificationtechnology,whichisbasedonfacialfeatures.Theidentificationisachievedbymatchingthecharacteristicsoffaceswhichareacquiredbycameradevice.Firstly,thepaperintroducesthebackgroundhistory,advantages,difficultiesoffa
7、cerecognitiontechnologyanditsapplicationfields,sumsupsomeclassicalalgorithmsandimportantbreakthroughsofthecurrentdomesticandforeignresearchinstitutionsandcompaniesinthefieldoffacerecognition.Secondly,thispaperpresentsthestructureoffacerecognitionsystem,anddeeplystudiesthealgorithmsin
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