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人脸识别子系统体系结构设计报告文件状态：[] 草稿[ ] 正式发布[√]正在修改文件标识：First-SD-ARCHITECTURE当前版本：1.0作者：赵志成完成日期：2009-12-30版本历史版本/状态作者参与者起止日期备注1.0赵志成2009-12-30目录0 文档介绍40.1 文档目的40.2 术语与缩写解释41. 系统概述52. 设计约束53. 设计策略54. 系统总体结构5建立人脸样本信息6识别人物信息65. 开发环境的配置66. 运行环境的配置77 测试环境的配置78. 其他70 文档介绍0.1 文档目的本文档为《海量移动流媒体图像视频数据存储与跨域资源访问》的人脸识别子系统的体系结构设计报告，主要描述人脸识别子系统的实现流程与架构设计。0.2 术语与缩写解释缩写、术语解释PCA主要成分分析，principle component analysisSD系统设计，System Design…1. 系统概述本系统为《海量移动流媒体图像视频数据存储与跨域资源访问》的一个子系统，主要以视频帧，图片为输入，经过图像处理，人脸检测，人脸处理，人脸识别为手段，返回系统中相关的人物信息。2. 设计约束3. 设计策略扩展策略。为了方便本系统在将来扩展功能，现在预留的输入图片或者流的接口。复用策略。本系统业务界面与核心算法及其数据库操作完全独立封装，以便于将来复用。折衷策略。当人脸识别中样本数量增大到一定规模，如上万个，抽取特征值将会比较耗时，本系统将会采用多线程及预留的分布式方式进行折中扩展。4. 系统总体结构建立人脸样本信息人脸样本信息库的建立主要分为四个阶段：图像预处理在系统的人脸识别技术中，我们主要采用了PCA算法（主要成分分析）。图片的预处理对人脸信息的采集和识别都起着很重要的作用。预处理的工作的好坏直接影响到了系统人脸的识别效果。预处理中主要包括：灰度处理，直方图均衡化，图像增强，图像压缩，图像分割。（具体的预处理方法在这里不做详述）人脸检测人脸检测是在一个特定的环境中根据人脸的特征值检测说是否存在人脸，如果存在标记处人脸的大概范围。人脸处理在系统检测出了人脸的存在及大概范围后，系统要对人脸进行一些处理，以得到相关的人脸信息。主要包括：人脸几何归一，人脸背景剪裁。人脸信息入库在系统得到相关的人脸信息后，要将人脸信息存入信息库中以便人脸识别中查询。识别人物信息人脸识别主要分为五个阶段：图像采集采集相关的人脸图片。图像预处理参见上面描述人脸检测参见上面描述人脸识别参见上面描述获取输出人物信息输出匹配成功的任务信息。5. 开发环境的配置类别标准配置最低配置计算机硬件软件SQL Server2005 .NetFrameWork3.5Windows XP/2000/2003/Win7网络通信其他Emgucv 1.5 软件开发包6. 运行环境的配置提示：说明本系统应当在什么样的环境下运行，有什么强制要求和建议？类别标准配置最低配置计算机硬件软件SQL Server2005 .NetFrameWork3.5Windows XP/2000/2003/Win7网络通信其他Emgucv 1.5软件开发包7测试环境的配置单元测试与开发环境相同系统测试与运行环境相同8. 其他
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