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1、 本 科 毕 业 论 文 （ 设 计 ）题目： 基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现 学生姓名 学 号 指导教师 院 系 软件学院 专 业 软件工程 年 级 2010 级 教务处制二零一四年六月成绩西北大学本科毕业论文诚信声明本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文（设计） ，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。毕业论文（设计）中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或在网上发表的论文。论文作者签名： 日 期： 年 月 日基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现1摘 要基于生物特征识
2、别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了一套针对监控视频的基于 OpenCV 的人脸识别原型系统，开发语言选用 C+，全文内容包括：（1）构建了基于 OpenCV 的视频人脸识别的技术框架。针对实验室和宿舍安全管理需要，构建了基于 OpenCV 的视频人脸识别的技术框架，能够完成基于视频的实时人脸识别和身份认定；（2）设计了基于 OpenCV 的视频人脸快速检测算法。人脸检测是人脸识别的前提，本文采用基于 OpenCV 的快速人脸检测
3、算法实现视频图像中人脸的快速定位和提取；（3）设计了基于 AdaBoost 算法的视频人脸识别方法。应用 AdaBoost 算法实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。系统基于.NET 平台设计，使用 C+语言进行实现，完成了基于视频的实时人脸身份认定。关键词：人脸检测； OpenCV； 人脸识别； C+；西北大学本科毕业论文AbstractBased on the research of identity authentication method and system of biometric recognition has been a hot research
4、field of computer graphics, pattern recognition and the stability and visibility, the face, the algorithm research and system applications of face recognition is the most widely, according to the laboratory and dormitory safety management needs of the campus, designed and implemented. A face recogni
5、tion system based on OpenCV in surveillance video, development language is C+, the main content of this thesis includes:（1）Constructed the technical framework for video based face recognition based on OpenCV. According to the laboratory and the dormitory safety management needs, establishes a framew
6、ork for video based face recognition based on OpenCV, which can complete real-time face recognition and identity based on video identification;（2）Design of a fast face detection algorithm in video based on OpenCV. Face detection is the precondition of face recognition, this paper uses OpenCV fast fa
7、ce detection algorithm to locate face in video image and extraction based on;The design use application of OpenCV to provide strong support, based on.NET platform design.（3）Design of video based face recognition method based on AdaBoost algorithm. Application of AdaBoost algorithm for fast face loca
8、tion and recognition of video stream, which can realize real-time identification.System based on.NET platform design, implementation is carried out using C+ language, completed the real-time face identity recognition based on video Key word：Face detection； OpenCV； Face recognition； C+； 基于 OpenCV 的视频
9、人脸识别系统的设计与实现3目 录摘 要 .1Abstract.2目 录 .31. 序言 .41.1. 人脸识别的背景介绍 .41.2. 人脸识别国内外发展状况 .41.3. 人脸识别研究的意义 .61.4. 人脸识别的技术应用 .61.5. 主要章节内容和章节结构 .71.6. 本章小结 .72. 人脸识别系统的技术框架和功能模块 .82.1. OpenCV 简介 .82.2. 人脸识别的功能模块 .82.3. 人脸识别的技术框架 .92.4. 本章小结 .113. 人脸识别的方法 .113.1. 人脸识别算法原理 .113.2. 常用人脸识别方法 .123.3. 基于神经网络的人脸识别方法 .123.4. 本章小结 .144. 人脸检测核心算法 .144.1. 人脸检测算法在人脸识别中的作用 .144.2. 人脸检测算法 .
