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1、* 实践教学实践教学*兰州理工大学兰州理工大学计算机与通信学院2016 年春季学期软件工程开发综合训练软件工程开发综合训练 课程设计课程设计题 目： 基于人脸检测技术的人数统计系统 专业班级： 计算机科学与技术 13 级 4 班 姓 名： 乔琪 学 号： 13240408 指导教师： 曹来成 成 绩： 目目 录录摘摘 要要.11.问题描述.21.1 问题背景.21.2 设计要求.21.3 面部感知系统的重要内容.22.系统设计.32.1 各功能模块说明.32.2 总体结构设计.42.3 图像预处理的层次图.53.系统测试.53.1 测试的目的.53.2 测试原则.63.3 测试方案.73.4
2、测试结果.73.5 测试总结 .10参考文献参考文献.11总结总结.12附录（程序源代码）附录（程序源代码）.131摘摘 要要图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,
3、提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进 Harris 角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度 NCC(normalized cross correlation归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法 RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。关键词：关键词：图像拼接 图像配准 图像融合 全景图21. 问题描述问题描述1.1 问题
4、背景问题背景：随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪 90 年代
5、，目前主要应用在公安、金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。1.2 设计要求设计要求:本设计要求学生开发一个基于人脸检测技术的人数统计系统，可以实现在一张有多张人脸的图像中检测出人脸，并统计出图像中的人数（允许有误差） 。该系统的主要关键技术问题是人脸检测算法。i、要求开发出一个可独立运行的基于人脸检测技术的人数统计系统。整个系统由图像预处理、人脸检测、人数统计及结果输出等模块组成；ii、首先要对人脸/非人脸图像进行预处理，预处理的步骤包括：对图像进行灰度化、直方图均衡化、中值滤波等操作；iii、其次要选择、实现一种人脸检测算法（例如：基于 AdaBoost 的人脸检测算法） ，人脸检测准
6、确率应超过 80%。iv、系统的开发可以采用 C+或 Matlab 编程语言来实现；v、要求设计的基于人脸检测技术的人数统计系统可独立运行,具有良好的用户交互界面、易操作性和可靠性等。1.3 面部感知系统的重要内容面部感知系统的重要内容基于视觉通道信息的面部感知系统，包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类（年龄、种族、性别等的判别） 、表情识别、唇读等3分系统，如图 1-1 所式，可以看出，继人脸检测和跟追之后，面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节，是后续工作的基础，具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能，但是， 可以肯定的是，利用已知的身份信息，结合
7、特定人的先验知识，可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置：如使用者的个性化工作环境，信息的共享和隐私保护等等。2. 系统设计系统设计该人脸检测系统主要有五个部分构成：图像获取功能、图像预处理功能、人脸定位功能、特征提取功能、识别功能。2.1 各功能模块说明各功能模块说明i、图像获取功能： 该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。 ii、图像预处理功能 ： 该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对
8、比度增强、二值化变换等。 iii、人脸定位功能： 人脸定位是将典型的脸部特征（如眼睛，鼻尖，嘴唇等等）标记出来，在本系统中，定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三个。由于眼睛具有对称性，因此可以很快就能标记出来，而鼻子是在眼睛下面，且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛标记好，鼻子和嘴巴也能相应的标记出来。 iv、特征提取功能： 特征提取按以下 4 个步骤进行：（1） 、提取两只眼睛的距离（2） 、眼睛的倾角度（3） 、眼睛、嘴巴的重心（4） 、用一个矩形标出每一个特征 4v、识别功能： 该模块通过与库存中的特征向量进行比较，找出与特征最相近的参数，再对该参数进一步分析。如果分析在我们所确认的范围内，我们就认
9、为该人就是我们所要找的。然后从库存中提取出该人相关的信息，并显示出来。如果库存中没有，则给出提示是否对存库作为样本。2.2 总体结构设计总体结构设计 该应用程序的总体结构设计流程图如图 21 所示：图图 21 总体结构设计流程图总体结构设计流程图用 户从“文件”菜单中选择“打开”选项在弹出的“打开”对话框中选择要打开 的位图，点击“确定” ，应用程序显示所 要打开的位图显示识别结果获取脸部区域图像预处理人脸定位获取特征参数识别52.3 图像预处理的层次图图像预处理的层次图如图 2-2 所示： 图 2-2 预处理的层次图预处理的层次图3. 系统测试系统测试3.1 测试的目的测试的目的：简单地说，
10、就是替用户受过，测试的最终目的是确保最终交给用户的产品的功能符合用户的需求，把尽可能多的问题在产品交给用户之前发现并改正。具体地讲，测试一般要达到下列目标:i、确保产品完成了它所承诺或公布的功能，并且所有用户可以访问到的功能都有明确的书面说明-在某种意义上与 ISO9001 是同一种思想。产品缺少明确的书面文档，是厂商一种短期行为的表现，也是一种不负责任的表现。所谓短期行为，是指缺少明确的书面文档既不利于产品最后的顺利交付，容易与用户发生矛盾，影响厂商的声誉和将来与用户的合作关系；同时也不利于产品的后期维护，也使厂商支出超额的用户培训和技术支持费用。从长期利益看，这是很不划算的。领测认为接触过的软件产品，很少有向方正这样大大的产品、薄薄的文档。当然，书面文档的编写和维护工作对于使用快速原型法(RAD)开发
