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基于OpenCV的人脸识别系统设计与实现

摘要

随着网络科技的快速发展，人们的生活越来越智能化，比如智能家居、无现金支付等。在人脸识别技术尚未完善之前，人们通常使用特定的密码或者个人指纹来实现身份认证，但是这样的身份认证手段的安全性并未达到人们所理想的要求，所以人脸识别技术作为一种安全性能较高的身份认证方式，不仅成为了近年来计算机视觉范围的研究热点，而且还广泛应用于许多领域和行业。OpenCV是一个开源的跨平台的计算机软件开发库，一般在处理图像时是很好的助力平台，当然在计算机视觉技术中也会使用到，综上所述，人脸识别系统可以基于此平台进行开发。本文通过学习人脸检测技术的相关知识，简单完成了对人脸识别技术系统的设计。此人脸识别系统还使用到了“AdaBoost”迭代算法等。该系统基于图像采集和检测识别时，会在人脸的周围绘制一个矩形框，待检测人脸的身份会出现在矩形框上方，到此识别结束。

关键字：人脸识别OpenCV软件开发库AdaBoost迭代算法

目录

TOC\o1-3\h\z\u1绪论 4

1.1选题背景及意义 4

1.2人脸识别技术发展状况及现状 4

1.3人脸识别的难点 5

1.4OpenCV的概述 6

2图像处理 7

2.1输入图像预处理 7

2.1.1图像灰度预处理 7

2.1.2图像数字化设备 7

2.1.3灰度直方图 8

2.2图像处理算法形式 8

3人脸检测算法及实现 10

3.1AdaBoost算法简述 10

3.2把人眼作为参考的人脸检测算法 11

4.1三维人脸识别的方法 12

4.3分类识别 13

5人脸识别实现效果 14

5.1硬件环境 14

5.2软件环境 14

5.3人脸识别效果 14

6总结与展望 16

参考文献 17

致谢 18

1绪论

1.1选题背景及意义

人脸检测技术的产生是由于指纹检测技术在某些方面达不到人们的各种要求，简单的例子就是，游泳运动员由于长期地在水中，他们基本上没有指纹的，所以在采集指纹的时候他们就有一定的限制，但人脸检测技术不仅可以解决这一问题，而且也会多一项技术对人们身份的确认，让人们不论是在办理业务还是其他需求上有一定的保证。网络的发展让我们进入了无现金支付的网络时代，一开始只是密码支付，然后是指纹支付，而随着人脸检测技术的逐渐进步，刷脸支付也成为了一种手段，不仅加快了当代人们的生活节奏，而且把科学推进了一大步。这样的技术更多的时候是用于商业化，比如说支付手段，逐渐在发达城市兴起无人超市等等。

在另一方面，如今的世界是一个全球通的时代，是一个网络时代，人与人之间的距离在某个角度来说近不可言，这就导致了人们的隐私受到了一定程度的威胁，产生了很多的弊端。比如说我们所知道的网络暴力，人们可以轻而易举的人肉出别人的任何信息。近年来的网络诈骗也是因为我们的账户信息不够安全而导致的，信息的泄露也给我们带来了各种难以想象的麻烦。我们可以这样理解，无现金支付的方式在网络安全性能方面不断得到提高，人们在网络上的信息得到更多的保护。

由于人脸识别技术相较于指纹识别技术而言不论是在安全性还是识别率方面都高出了许多，所以该研究非常具有价值意义。主要表现在以下方面：

第一，应用于智能家居。可以利用此技术做一个门禁系统，不仅提高了安全性能而且更加便捷。总之，把人脸识别技术与智能家居融合起来，会有更高的实用性。

第二，应用于安防行业。比如说十字路口的红绿灯，监控摄像头，结合人脸识别技术，把交通违规违章的现象做到更加规范。

第三，应用于大数据的发展。现代科学技术不断地发展，未来的时代会是一个智能化的时代，是一个大数据时代，那么人脸识别技术会运用和普及到我们生活的方方面面，不论是在金融还是互联网方面与人脸识别技术相结合的普遍使用也是一种可能。

1.2人脸识别技术发展状况及现状

人脸识别技术的可分为三个发展阶段：

（1）早期阶段

随着人们对个人信息安全的重视，在20世纪50年代到80年代，人脸识别技术开始引起人们的关注和研究，这便是人脸识别的早期发展阶段。由于这一阶段的人脸识别技术还不够成熟，所以人脸识别的过程也全部依赖于研究人员的手动操作，不能够实现自动化的人脸识别过程。在此期间主要处于理论研究阶段。

（2）发展阶段

在上世纪的90年代，人脸识别技术得到的蓬勃发展。在此期间人脸识别的研究成果非常丰硕，比如说是诞生了非常著名的“特征脸”人脸识别方法等等。

这一时期诞生的丰硕的人脸识别研究成果极大的推动了人脸识别技术的实用化进程，也为后来的人脸识别技术不论是算法还是其他方面都作出了很多理论和实践经验的帮