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人脸识别 毕业论文.docx
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人脸识别毕业论文
毕业设计〔论文〕
题目名称:
基于主成分分析〔PCA〕的人脸识别门禁软件开发----人脸识别
院系名称:
计算机学院
班级:
计科092班
学号:
4
学生:
冠君
指导教师:
陆筱霞
2021年6月
基于主成分分析〔PCA〕的人脸识别门禁软件开发
----人脸识别
Facerecognitionaccesscontrolsoftwaredevelopmentbasedonprincipalponentanalysis(PCA) ----FaceRecognition
院系名称:
计算机学院
班级:
计科092班
学号:
4
学生:
冠君
指导教师:
陆筱霞
2021年6月
中文摘要
随着平安入口控制需求的快速增长,生物统计识别技术得到了新的重视。
由于人脸的易采集、非接触等优点使得人脸特征作为人生物特征应用受到越来越多的关注,其中最主要就是人脸识别。
本文主要介绍一个人脸识别门禁系统的核心功能模块。
本文的设计是基于OpenCV库的,以VS2021软件作为开发工具,主要从需求分析,系统概要设计,关键技术、详细设计和实现几方面来介绍开发过程,最后进展运行测试。
在人脸检测根底上,提取人脸进展识别。
在人脸识别方法上,本软件主要采用主成分分析法〔PCA〕。
将大数据维度进展降维,投影到低维空间,利用欧氏距离计算置信度,到达阀值的训练数据作为判定识别标准。
关键词:
人脸检测;人脸识别;主成分分析法〔PCA〕;
Abstract
Withtherapidgrowthofsecurityaccesscontrol,biometricidentificationtechnologyhasbeenanewemphasis.Easyacquisitionoftheface,thenon-contact,etc.makesfacialfeatureasbiometricapplicationsaremoreandmoreattention,ofwhichthemostimportantisfacerecognition.Thispaperdescribesafacerecognitionaccesscontrolsystemisthecorefunctionalmodules.
ThisdesignisbasedontheOpenCVlibrarytoVS2021softwareasadevelopmenttool,mainlyfromtheneedsanalysis,outlinedesign,keytechnologies,detaileddesignandimplementationaspectstointroducethedevelopmentprocess,andfinallyrunthetest.
Onthebasisoffacedetection,theextractionoffaceidentification.Facerecognitionmethods,thesoftwareusingprincipalponentanalysis(PCA).Thedimensionsofthebigdatadimensionalityreduction,projectedtolow-dimensionalspaceusingtheEuclideandistancetocalculatetheconfidencetoreachthethresholdoftrainingdataasthedecisiontoidentifystandards.
Keywords:
FaceDetection;Facerecognition;principalponentanalysis(PCA);
第一章绪论
1.1前言
人类进入21世纪,随着计算机和网络技术的日渐兴旺,信息平安的隐患日益突出,自911之后,各国越来越重视社会公共平安,信息识别和检测显得前所未有的重要。
现今社会中主要采用、磁卡和口令等识别方法,随着技术的开展,这些传统的身份识别方法已受到越来越多的挑战,存在的易丧失、易伪造、易遗忘等诸多问题,可靠性也大为降低,生物体征作为每个人独一无二的特征,进入人们眼界,成为新的信息识别和检测技术的载体,从而指纹、虹膜以及人脸等作为主要依据,得以开展。
相对于其它的人体生物特征,人脸存在易采集、非接触、静态等优点,比拟容易被承受。
在科技开展的时代,得到很大程度的开展,应用也越来越广泛。
尤其在国家平安、军事平安和公共平安领域发挥重要作用,典型代表就是智能门禁、海关身份验证、智能视频监控等应用。
近年来,随着计算机性能提高和算法的不断成熟,人脸识别技术得到很大开展,在证件验证、出入口平安监控、信息平安、视频监控等许多应用都和人脸识别技术密切相关。
1.2课题应用背景与研究意义
本课题根据学校要求,选用实际公司工程研究,在对人脸识别技术研究分析的根底上,选定该题目。
人类进入21世纪,随着计算机和网络技术的日渐兴旺,信息平安的隐患日益突出,自911之后,各国越来越重视社会公共平安,信息识别和检测显得前所未有的重要。
现今社会中主要采用、磁卡和口令等识别方法,随着技术的开展,这些传统的身份识别方法已受到越来越多的挑战,存在的易丧失、易伪造、易遗忘等诸多问题,可靠性也大为降低,生物体征作为每个人独一无二的特征,进入人们眼界,成为新的信息识别和检测技术的载体,从而指纹、虹膜以及人脸等作为主要依据,得以开展。
相对于其它的人体生物特征,人脸存在易采集、非接触、静态等优点,比拟容易被承受。
在科技开展的时代,得到很大程度的开展,应用也越来越广泛。
本课题主要关注就是人脸识别,主要容包括:
图像获取及人脸检测提取,人脸特征提取,人脸识别。
实现方面,可以使用C++实现相关算法,也可以利用现有的函数库。
本课题主要是基于OpenCV开发的人脸识别门禁软件。
1.3人脸识别类软件的开展现状
人脸识别系统的研究开场于20世纪60年代。
其优势在于其自然性和不被被测试个体发觉的特点。
人脸识别就是通过观察比拟人脸来区分和确定人的身份的。
不被发觉的特点会使识别方法不令人反感,而且不容易引起人注意故而不易被欺骗。
相对指纹识别而言,人脸识别的非接触特点,使得其更加友好,自然,被人们承受。
随着科技的开展和平安需求的增加,人脸识别技术应用已经受到重视。
在公安刑侦领域,人脸识别技术应用十分广泛,目前还逐渐向民用市场推广,离人们的生活越来越近。
开展前景不可限量,随着数字化、信息化社会的到来,人们对人脸识别技术的了解和认识越来越多,人脸识别技术也越将越来越来成熟和完善。
1.4系统可行性研究
可行性研究是为了对问题进展研究,以最小代价在最短时间确定问题是否可解。
经过对工程详细研究,初拟系统实现报告,对可能将要遇到的问题及解决方案进展设计和安排,明确开发风险和效益。
近年来,大数据量,时势性图像处理广泛应用于各个领域。
各种各样的图像处理软件包围图像分析和处理提供便利的同时也存在许多问题。
英特尔公司提供的OpenCV类库在VC++环境下进展图像处理和计算机视觉编程的方法、和免费试用的优势,缩短相关程序开发周期,具有强大的实用价值,是指在相关软件包中占据领先,成为一种流行的图像处理软件。
选用OpenCV主要因为里面封装的类库可以直接使用,非常方便。
它不依赖与其它的外部库,拥有400多个免费的图像处理函数,涉及领域涵盖了机器视觉的大多应用。
对于OpenCV的配置,可以使用CMake编译生成针对编辑器的工程,产生符合编译器的库。
也可以直接使用源码中本身带有的编译好的库。
在这里我们使用自带的库文件。
1)
2)配置VS2021
“工程〞--〉“属性〞--〉“VC++目录〞中配置
对于依赖项配置有两种方法,一种在工程属性页中“器〞--〉“输入〞中附加依赖项中添加需要用到的.lib文件。
第二种方法是在程序中加载,也就是本系统中使用的方法。
#ifdefWIN32
#ifdef_DEBUG
#pragmament(lib,"opencv_highgui244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_core244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_imgproc244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_video244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_calib3d244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_objdetect244d.lib")
#pragmament(lib,"opencv_legacy244d.lib")
#else
#pragmament(lib,"opencv_highgui244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_core244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_imgproc244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_video244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_calib3d244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_objdetect244.lib")
#pragmament(lib,"opencv_legacy244.lib")
#endif
#endif
系统主要实现三大功能,人脸检测,特征提取和人脸识别,辅助一些功能。
具有开发可行性,因此可以开发该系统。
1.5本毕业设计工作和论文构造安排
本次毕业设计课题主要工作是在VS2021环境下通过OpenCV库完成人脸检测和人脸识别功能设计。
第一阶段,搜索需求技术知识,配置系统开发环及功能
这一阶段主要是准备工作。
主要是搜集图像处理人脸识别的相关资料,了解OpenCV库的相关知识,详细了解了相关函数,制定开发框架。
系统在PC上搭建开发平台。
这里我们开发平台选择Win7操作系统平台,在VS2021环境下配置使用OpenCV库。
第二阶段,实现各个功能
在开发期间,主要实现一下功能:
1)从摄像头获取图像并对图像进展一定预处理;
2)从获取图像中检测提取人脸区域;
3)提取人脸图像并保存,同时写入文件;
4)读取文件,读取图像进展训练得到特征信息;
5)保存的得到的特征信息至xml文件;
6)读取xml文件,得到特征信息;
7)识别人脸,并计算置信度。
8)辅助功能实现,包扩添加用户,重置数据,输出特征图像、平均图像等。
9)从人脸数据库中子集读取人脸数据进展训练,提取特征,并选取另一子
集人脸图像进展识别测试。
10)查看生成的平均人脸图像和特征人脸。
最后完成开发测试,测试运行良好。
第一章:
绪论:
包括前言、应用背景与研究意义、人脸检测定位及跟踪开展现状、系统可行性研究以及本文主要容;
第二章:
系统需求分析:
包括功能需求、性能需求、运行需求;
第三章:
系统概要设计:
包括设计思想、系统功能构造图;
第四章:
系统详细设计:
功能模块设计、各模块的主要函数功能;
第二章系统需求分析
随着平安要求的不断提高,人脸识别技术逐渐应用于各种场合,如门禁系统,人脸签到,人脸密码
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