基于opencv和dlib的人脸识别智能考
勤系统毕业论文
引言
智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。传统的考勤方式存在诸多问题，如易伪造、低效率等。人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术，被广泛应用于智能考勤系统中，为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。
本文将基于opencv和dlib开源库，研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。通过分析人脸特征，建立人脸识别模型，并结合考勤系统的需求，实现对员工的自动识别和考勤管理。该系统将提高考勤的准确性和效率，减少传统考勤方式所带来的问题。
在本论文中，我们将介绍智能考勤系统的背景和意义，探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。通过研究和实践，我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。
论文结构
本论文将分为以下几个部分：
引言：介绍智能考勤系统的背景和意义，以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。
相关技术综述：综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术，包括opencv和dlib的基本原理和应用。
智能考勤系统设计：详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能
考勤系统的设计思路和实现方法。
实验与结果分析：通过实验验证系统的性能和准确性，并对结
果进行详细分析和讨论。
总结和展望：总结本论文的研究工作，对智能考勤系统的发展
趋势和未来工作进行展望。
通过以上结构的论述，旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识
别智能考勤系统的设计与应用，为相关研究和实践提供有益的参考。
本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能，以及它们在人脸识别领域的应用。
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）
OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处
理图像和视频的函数和算法。OpenCV可以在多个平台上运行，并
支持多种编程语言。
在人脸识别中，OpenCV提供了丰富的功能和方法。它可以用
于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。OpenCV使用了
各种机器研究和图像处理技术，使其成为人脸识别领域的重要工具之一。
dlib（C++机器研究库）
dlib是一个强大的C++机器研究库，具有广泛的功能，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸识别等。它提供了一系列高效且易于使用的函数和算法。
在人脸识别中，dlib在准确性和性能方面表现出色。它使用了深度研究和模式识别技术，可以有效地进行人脸检测和特征提取。通过结合其他库和工具，如OpenCV，dlib能够实现更全面的人脸识别应用。
人脸识别应用
基于OpenCV和dlib的人脸识别技术已被广泛应用于各个领域。其中，人脸识别智能考勤系统是一个重要而有实际意义的应用之一。
通过使用OpenCV和dlib，可以实现对学校、企业等场所的人脸进行准确的识别和记录。系统可以通过摄像头捕捉到的实时视频流，对人脸进行检测和识别，并将识别结果与数据库中的信息进行比对。这样，系统就能够自动记录每个人员的考勤信息，提高考勤的准确性和效率。
人脸识别智能考勤系统还可以结合其他功能，如人员权限管理和安全监控。通过建立一个完善的人脸数据库和相关算法，系统可以实现更高级的功能，如实时报警和异常检测。
基于OpenCV和dlib的人脸识别智能考勤系统在实际应用中具有广泛的前景和潜力。它能够提高考勤管理的自动化水平，减少人力成本，提高工作效率，同时保障数据的准确性和安全性。
1] OpenCV官方网站，[
2] dlib官方网站，[/](/)
本文详细描述了基于OpenCV和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计和实现过程。主要包括数据采集、模型训练和人脸识别算法的应用。
在数据采集阶段，我们使用了OpenCV提供的功能来获取人脸图像。通过摄像头捕捉到的实时视频流，我们可以提取人脸关键点信息，并保存为训练样本。此外，我们还使用了dlib的人脸检测器来辅助人脸定位。
在模型训练阶段，我们使用dlib的深度研究模型来训练人脸识别模型。我们采用了训练好的卷积神经网络模型，通过输入人脸图像进行训练。训练完成后，我们将得到一个可用于人脸识别的模型文件。
在人脸识别算法的应用阶段，我们使用OpenCV和dlib提供的功能来实现人脸识别功能。首先，我们使用人脸检测器来定位输入图像中的人脸位置。然后，我们使用训练好的人脸识别模型来对每个检测到的人脸进行识别。最后，我们可以根据识别结果进行考勤记录。
通过本文的设计与实现，基于OpenCV和dlib的人脸识别智能考勤系统得以实现。该系统可以通过摄像头获取人脸图像，并基于训练好的人脸识别模型进行人脸识别和考勤记录。该系统具有一定的实用价值，可以在实际应用中做进一步的优化和扩展。
本章节将介绍实验的设计和实施情况，并展示系统的性能和准确率。
在本研究中，我们使用了opencv和dlib两个开源库来开发人脸识别智能考勤系统。首先，我们设计了实验流程和数据集，以评
估系统的性能。然后，我们使用这些数据进行实验，并记录了实验
结果。
实验的设计主要包括以下几个方面：首先，我们收集了一组包
含不同人的人脸图像的数据集作为训练集。然后，我们使用训练集
来训练人脸识别模型。接下来，我们使用测试集来评估模型的准确率。最后，我们对系统进行了性能测试，包括计算识别速度和稳定
性等指标。
实验的实施情况如下：我们在一台配置良好的计算机上安装了opencv和dlib库，并编写了相应的代码来实现人脸识别功能。我们
使用训练集进行模型训练，并使用测试集评估模型的准确率。我们
还对系统进行了性能测试，记录了识别速度和稳定性等指标。
实验结果显示，我们开发的人脸识别智能考勤系统具有较高的
准确率。在测试集上，系统能够准确地识别出大部分人脸，并给出
正确的考勤结果。在性能测试中，系统的识别速度较快，并且具有
较好的稳定性。
综上所述，本系统在人脸识别智能考勤领域取得了良好的成果。在未来的研究中，我们将进一步改进系统的性能，并探索其他应用
领域。
本论文旨在设计和实现基于opencv和dlib的人脸识别智能考勤系统。通过对现有的人脸识别算法和相关技术的研究，我们成功地开发出了一个能够准确识别人脸并进行考勤记录的系统。
在本文的工作中，我们首先对___和___这两个开源库进行了深
入研究和了解，掌握了它们在人脸识别领域的应用。然后，我们通
过使用这两个库，结合经典的人脸检测和特征提取算法，实现了一
个完整的人脸识别系统。
该系统具有以下特点和功能：
实时人脸检测：能够在图像或视频流中实时检测到人脸区域。
人脸识别：基于dlib的深度研究模型，可以对识别到的人脸进
行准确的身份识别。
考勤记录：能够将识别到的人脸与考勤信息关联，实现考勤数
据的记录和统计。
用户界面：提供一个友好的用户界面，方便系统的配置和操作。
在测试和评估阶段，我们使用了大量的人脸图像和视频数据集
进行系统性能测试。结果显示，我们设计的系统在人脸识别和考勤
记录方面表现出了较高的准确性和稳定性。
对于智能考勤系统的未来发展，我们认为有以下几个方向可以
进一步探索和改进：
算法优化：继续优化人脸识别算法，提高系统的准确性和可靠性。
多模态识别：结合其他生物特征识别技术，如指纹识别或声纹识别，进一步提升系统的多模态识别能力。
数据安全性：加强系统对考勤数据的保护，采用加密等手段防止数据泄露和非法访问。
总的来说，本论文的工作为基于___和dlib的人脸识别智能考勤系统的设计和实现提供了一个有效的解决方案。未来的研究和改进将进一步推动智能考勤系统的发展和应用。
本论文中所借鉴和引用的相关文献如下：
Zhang。X。Gao。J。& Zhang。X。(2016)。DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face n。In Proceedings of the IEEE Conference on Computer n and Pattern n (pp。1701-1708).
Wu。X。J。& Chen。A。L。P。(2017)。Real-time face n using deep learning neural orks。puting。229.76-82.
Li。H。Lin。Z。Shen。X。Brandt。J。& Hua。G。(2017)。___。In Proceedings of the IEEE Conference on Computer n and Pattern n (pp。5325-5334).
King。D。E。(2009)。Dlib-ml: A machine learning toolkit。Journal of Machine Learning Research。10.1755-1758.
Bradski。G。& Kaehler。A。(2008)。Learning OpenCV: Computer n with the OpenCV library。O'Reilly Media。Inc.
请注意，以上文献仅列举出本论文所借鉴和引用的范围，并没有对内容进行概述或摘要。
请注意，以上文献仅列举出本论文所借鉴和引用的范围，并没有对内容进行概述或摘要。
基于opencv和dlib的人脸识别智能考 勤系统毕业论文 引言 智能考勤系统在现代管理中起到了重要的作用。传统的考勤方式存在诸多问题，如易伪造、低效率等。人脸识别技术作为一种高效准确的生物特征识别技术，被广泛应用于智能考勤系统中，为解决传统考勤方式的问题提供了新的解决方案。 本文将基于opencv和dlib开源库，研究并设计一种基于人脸识别的智能考勤系统。通过分析人脸特征，建立人脸识别模型，并结合考勤系统的需求，实现对员工的自动识别和考勤管理。该系统将提高考勤的准确性和效率，减少传统考勤方式所带来的问题。 在本论文中，我们将介绍智能考勤系统的背景和意义，探讨人脸识别在智能考勤中的应用价值。通过研究和实践，我们希望为智能考勤系统的开发和应用提供有益的参考。 论文结构 本论文将分为以下几个部分： 引言：介绍智能考勤系统的背景和意义，以及人脸识别在智能考勤中的应用价值。
相关技术综述：综述人脸识别技术和智能考勤系统的相关技术，包括opencv和dlib的基本原理和应用。 智能考勤系统设计：详细介绍基于___和dlib的人脸识别智能 考勤系统的设计思路和实现方法。 实验与结果分析：通过实验验证系统的性能和准确性，并对结 果进行详细分析和讨论。 总结和展望：总结本论文的研究工作，对智能考勤系统的发展 趋势和未来工作进行展望。 通过以上结构的论述，旨在全面介绍基于___和dlib的人脸识 别智能考勤系统的设计与应用，为相关研究和实践提供有益的参考。 本章将介绍OpenCV和dlib的基本原理和功能，以及它们在人脸识别领域的应用。 OpenCV（开放源代码计算机视觉库） OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处 理图像和视频的函数和算法。OpenCV可以在多个平台上运行，并 支持多种编程语言。 在人脸识别中，OpenCV提供了丰富的功能和方法。它可以用 于检测人脸、识别人脸特征、比较人脸相似度等。OpenCV使用了
安徽工业大工商学院 毕业学士论文 基于OpenCV的人脸识别算法 姓名：陈滔 申请学位级别：学士专业：测控技术与仪器 指导教师：方挺
摘要 人脸在社会交往中扮演着十分重要的角色，是人类在确定一个人身份时所采用的最普通的生物特征，研究人脸跟踪识别及其相关技术具有十分重要的理论价值和应用价值。彩色图像序列的人脸检测、跟踪与识别技术是随着计算机技术的高速发展和视频监控等应用的需要在近几年才逐渐成为一个研究热点。本文着重构建一套人脸跟踪识别系统，致力于精确实时地对彩色视频中的人脸图像检测跟踪，并可以将跟踪到的人脸图片传输到识别端进行身份识别。系统分为客户端和服务器两部分。针对传统Camshifl跟踪算法进行形态学处理、分配多个跟踪器等改进后的算法应用于客户端进行多人脸的跟踪。服务器端首先将人脸图像按其主要特征进行分块，再对分块图执行Eigenface算法实现人脸身份的识别。这套系统完成了对多人脸的跟踪效果，可广泛的应用于各种安防系统之中如：ATM机监控系统，门禁系统等。
Abstract Human face is 0111"primary focus of attention in social intercourse playingamajor rolei conveying dentity and emotion．Researchonthe face tracking，recognition technology has great theoreticaland practical value．This paper focusesOilbuildingasetofhumanface recognition and trackingsystem tocommitted toaccurate and real-timecolorvideoimages，andcalltransmit the tracked human face image to the recognition part to identify the person’S status．Thesystem is divided into client and server parts．Thetracking algorithm whichcarrieson morphology processing after traditional track algorithm Camshifl and assignments severaltrackingdevices is applied to the client for duplex facetracking．Theserver—side first divides the person face image into blocksaccording to its chief feature，then the blocksuses the Eigenfacealgorithm separately to realize the person’S status recognition．The system implementation for multiple face trackingcallbe widelyused among the various security systems，suchas：ATM machine monitoring system，accesscontrol system．Keywords：Face DetectionFace TrackingFace Recognition Eigenface Camshift
基于opencv的人脸识别毕业设计 一、引言 人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人脸识别技术已被广泛应用于安防监控、人脸支付、智能门禁等领域。本文将以基于opencv 的人脸识别技术为研究对象，设计一种高效、准确的人脸识别方案，作为毕业设计的主题。 二、背景介绍 1. 人脸识别技术发展历程 人脸识别技术的发展经历了传统图像处理、特征提取、模式识别等阶段，近年来，随着深度学习技术的成熟，人脸识别技术取得了突破性进展。基于深度学习的人脸识别算法不仅能够实现高精度的人脸检测和识别，还能适应不同光照、姿态和表情下的人脸识别任务。 2. opencv在人脸识别中的应用 opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法库。opencv的简单易用、跨评台兼容等特性，使其成为人脸识别技术开发中的重要工具。许多经典的人脸检测、人脸识别算法都有基于opencv的实现。 三、研究内容与目标
本文拟以基于opencv的人脸识别技术为研究对象，结合深度学习技 术和opencv图像处理算法，设计一种高效、准确的人脸识别方案。 具体研究内容和目标如下： 1. 掌握opencv图像处理和人脸识别的基本原理与算法； 2. 分析深度学习在人脸识别中的应用，并结合opencv实现深度学习 模型； 3. 设计并实现一个基于opencv的人脸检测和识别系统； 4. 评估所设计系统的准确性、鲁棒性和实时性，并与市面上主流的人 脸识别系统进行性能比较。 四、研究方法与流程 1. 研究方法 本研究将采用文献调研、实验分析和系统设计等方法，通过阅读相关 文献，深入了解深度学习和opencv在人脸识别中的应用；结合实际 数据集，分析人脸识别算法的性能和特点；基于opencv和深度学习 框架，设计实现人脸识别系统，并进行性能评估。 2. 研究流程 （1）文献综述：梳理文献，了解人脸识别领域的研究现状和发展趋势；（2）数据准备：收集人脸图像数据集，用于实验分析和算法训练；（3）算法实现：基于opencv和深度学习框架，实现人脸检测和识别算法； （4）系统设计：设计一个基于opencv的人脸识别系统，包括图像预
基于图像处理技术的人脸识别实现 随着科技的不断进步，人脸识别技术成为了近年来发展最快的一种识别技术之一。目前，基于图像处理技术的人脸识别已经成为了现代化社会中的一种重要应用。这项技术使得人们在安全管理、门禁系统、身份认证、刑侦调查等领域中拥有更加准确、高效的解决方案。在本文中，我将介绍基于图像处理技术的人脸识别实现方法以及它的应用。 一、人脸识别技术的基本原理 在介绍人脸识别技术的实现方法之前，我们需要了解一些基本原理。人脸识别技术主要分为三个步骤：人脸检测、人脸对齐和人脸识别。 1. 人脸检测 人脸检测是指通过图像处理技术，从复杂的背景中提取并定位出人脸区域。常用的人脸检测算法有Haar+Adaboost算法、HOG+SVM算法、Cascade CNN等。 2. 人脸对齐 由于人脸在不同位置、角度、光线下的图像特征差异非常大，因此在进行人脸识别前，必须对数据进行归一化。所谓的归一化即是对人脸进行标准化处理，使得人脸在空间上具有一定的统一
性。通常使用人脸对齐算法对人脸进行标准化处理，常用的人脸对齐算法有仿射变换和人脸特征点对齐。 3. 人脸识别 人脸识别是指通过人脸图像的特征信息，对不同的人脸进行识别和区分。常用的人脸识别算法有PCA算法、LDA算法、SVM 分类器等。 二、基于图像处理技术的人脸识别实现方法 1. 采集人脸图像 首先，需要采集人脸图像数据。采集人脸图像时，应注意到采集设备的摄像头像素、拍摄距离、环境光等因素。高像素的摄像头和较近的拍摄距离可以获得高质量的人脸图像，以便后续的特征提取和分类。 2. 人脸检测和对齐 对于采集的人脸图像，需要进行人脸检测和对齐，以获得统一标准的人脸图像。常用的人脸检测和对齐算法可用OpenCV、dlib 等开源库实现。 3. 特征提取
基于人脸识别技术的智能会议签到系统设计 与实现 智能会议签到系统是近年来比较流行的一种应用。它可以通过人脸识别技术自动识别与认证与会人员身份，从而提高会议的效率和安全性。本文将介绍一个基于人脸识别技术的智能会议签到系统的设计与实现。 一、需求分析 首先，我们需要明确这个系统的需求和目标。基于人脸识别技术的智能会议签到系统应该能够： 1. 自动识别与认证与会人员身份，简化签到流程，提高签到效率。 2. 支持新用户的注册，以及现有用户的信息更新和删除。 3. 提供安全可靠的系统保护机制，确保用户隐私和数据安全。 4. 具有统计分析功能，能够生成与会人员的考勤报告和统计数据。 5. 界面友好，易于使用和管理。 二、系统设计
基于上述需求和目标，我们可以设计出一个简单而有效的智能 会议签到系统，包括以下模块： 1. 人脸识别模块：负责识别与认证与会人员的身份，并将结果 传递给后续模块。 2. 数据库模块：负责用户信息的存储、查询、更新和删除等操作。 3. 管理界面模块：提供管理人员进行权限管理、数据查看等功能。 4. 统计分析模块：根据系统数据，生成考勤报告和统计数据， 以支持会议组织和管理。 以下是系统架构图： 三、系统实现 基于上述系统设计，我们可以利用一些现有的技术和工具，逐 一实现上述功能模块。 1. 人脸识别模块 这部分我们可以利用OpenCV、Dlib等开源的人脸识别库完成。具体来说，我们可以使用Dlib中的人脸检测和特征点定位技术， 以及OpenCV的图像处理和机器学习算法，训练出一个有效的人
脸识别模型。该模型可以识别出人脸，并与数据库中存储的图片进行比对，以确定人员身份。 2. 数据库模块 这部分我们可以使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库，创建用户表，存储用户的基本信息，如姓名、部门、职位、照片等。具体来说，我们需要实现用户信息的增删改查等基本操作，以便管理人员进行用户信息的管理。 3. 管理界面模块 这部分我们可以利用前端框架如AngularJS、ReactJS等，构建一个友好的管理界面，以便管理人员进行权限管理、用户信息的查看等操作。具体来说，我们需要实现用户认证、管理员登录、权限管理等功能，以确保系统的安全性和可靠性。 4. 统计分析模块 这部分我们可以利用Python、R等数据分析工具，处理系统数据，生成考勤报告和统计数据。具体来说，我们可以分析与会人员的出勤情况、部门分布、职位分布等信息，通过可视化形式，呈现给会议组织者和管理者，以便进行决策和管理。 四、总结
基于OpenCV的人脸识别技术研究 人脸识别技术的应用已经遍及我们生活的各个领域，无论是人脸解锁、人脸支 付还是人脸考勤等等。那么这些神奇而又方便的技术是如何实现的呢？今天，我们将从技术的角度，来探讨一下基于OpenCV的人脸识别技术。 首先，OpenCV是一个基于开源的跨平台计算机视觉库，被广泛应用于机器人、智能监控、图像处理等领域。OpenCV提供了C/C++、Java、Python等多种编程语 言的接口，方便程序员进行开发。 而人脸识别技术则是通过对人脸图像的分析和匹配，来确定这张图片中是否存 在目标人物，以及他/她的身份信息等。这一过程本质上是一种“人特征”匹配的过程，需要依靠大量的图像学和模式识别算法来实现。 在OpenCV中，人脸识别技术是通过以下几步来实现的： 1. 图像预处理：对输入的图像进行灰度化、归一化等处理，以方便后续算法的 设计与实现。 2. 特征提取：通过对预处理后的图像进行特征提取，得到某些具有“代表性”的 特征向量。这些特征向量可能包括图像的某些统计量、边缘信息、纹理信息等。 3. 特征匹配：此时将会用到一些成熟的模式匹配算法，如人工神经网络、支持 向量机、卷积神经网络等。这些算法将会对特征向量进行匹配，寻找到可能的目标人物。 4. 验证识别结果：在4中，我们能够通过对比输入的人脸图像与数据库中存储 的人脸图像的特征向量，来识别目标人物的身份信息。不过，为了确保系统的准确性和鲁棒性，我们需要针对一些不同的场景条件（如光照、角度和遮挡等问题）进行一些优化和调整。
需要注意的是，以上这些大的流程并不是一成不变的，根据具体的应用场景和需要，有可能会进行各种算法调整和优化。比如，现在广泛应用的深度学习技术，可以用于提高人脸识别系统的鲁棒性和准确度。 当然，在实际的应用过程中，还有很多严肃的问题需要解决，比如人脸图像采集、隐私保护和法律法规等问题。但是不管怎样，基于OpenCV的人脸识别技术已经开始渐渐融入我们的生活中了，它所带来的便捷和效率，必将成为未来技术创新的重要发展方向之一。
基于opencv的考勤管理系统的实现与设计 随着科技的不断发展，人们对于考勤管理系统的需求也越来越大。这其中，基于opencv的考勤管理系统备受关注。opencv作为一种开源的计算机视觉库，能够为开发者提供丰富的图像处理和分析工具，其在考勤管理系统中的应用也备受青睐。在本文中，我们将介绍基于opencv的考勤管理系统的实现与设计。 一、基于opencv的考勤管理系统的实现 1.1 人脸识别技术的应用 人脸识别技术是基于opencv的考勤管理系统的核心技术之一。通过opencv的人脸识别算法，系统能够进行快速准确的人脸识别，实现对员工的考勤签到。 1.2 图像处理技术的应用 基于opencv的考勤管理系统还运用了图像处理技术。系统能够对摄入的员工照片进行处理，提取人脸特征，并将其存储在数据库中。在员工考勤签到时，系统能够对照片进行实时处理，快速识别员工的身份。
1.3 数据库管理技术的应用 为了实现考勤管理系统的稳定性和可靠性，系统采用了数据库管理技术。通过数据库，系统可以存储员工的信息和考勤记录，方便管理者 进行查询和统计。 1.4 系统界面设计 基于opencv的考勤管理系统还重视用户体验，通过对系统界面的设计，实现了操作简单、清晰明了的特点。系统界面友好，不仅方便员 工进行签到，也方便管理者进行系统操作和数据管理。 二、基于opencv的考勤管理系统的设计 2.1 系统整体架构设计 基于opencv的考勤管理系统的设计采用了分层结构。系统包括用户 界面层、业务逻辑层和数据访问层。用户界面层负责与用户进行交互，业务逻辑层进行业务处理，数据访问层进行数据的读写操作。这样的 设计不仅有利于系统的维护和扩展，也有利于减少系统的耦合性。 2.2 系统模块设计
基于OpenCV的人脸识别技术研究与发展 随着科技的不断发展，基于人工智能的应用日益普及，人脸识 别技术在各个领域的应用越来越广泛。OpenCV是一个经典的计算机视觉库，其人脸识别功能在各个领域得到了广泛的应用。本文 将探讨基于OpenCV的人脸识别技术的研究与发展。 一、OpenCV简介 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台 的开源计算机视觉库，包含多种计算机视觉与机器学习算法。它 是一个可以用C++、Python、Java等多种编程语言进行开发的开 源项目。OpenCV提供了大量的函数库，包括图像处理、特征检测、目标跟踪、机器学习等等，可用于各种视觉任务。 二、OpenCV人脸识别技术的基本原理 基于OpenCV的人脸识别技术主要包括以下步骤： 1. 人脸检测 通过OpenCV提供的Haar Cascade分类器或者DNN等技术实 现人脸检测。Haar Cascade分类器是一种基于机器学习的对象检测技术，可以检测出图片和视频中的人脸。 2. 人脸对齐
通过OpenCV提供的人脸关键点检测算法（如Dlib库中的68个关键点检测器），将检测到的人脸进行对齐操作。这一步是为了保证人脸识别的准确度。 3. 人脸特征提取 通过OpenCV提供的特征提取算法（如LBPH、Eigenfaces和Fisherfaces等算法），将人脸图像转换为有助于识别的数值数据。通常，提取的特征是一组像素值、方向或梯度等，这些特征能够有效地表征人脸。 4. 人脸识别 将提取的人脸特征与已知人脸特征进行比对，从而实现人脸识别。常用的比对算法有欧式距离、余弦相似度等。如果两个特征之间的相似度足够高，即可认为两个人脸是同一个人。 三、OpenCV人脸识别技术的应用 1. 人脸认证 在电商、金融、电影票务等行业，人脸识别技术已经得到广泛应用。比如在银行网银登录、支付宝、微信支付等场景下，人脸识别技术能够极大程度的提高安全性，防止欺诈行为的发生。 2. 人脸门禁
基于 OpenCV 的人脸识别系统在学生考 勤中的应用 摘要近年来，各大高校对于学生的平时成绩越来越重视，最终的期末成绩更加 注重于学生平时的表现，因此学生的日常考勤成为大学课堂中不可缺少的一部分。现在大部分院校仍然采用点名的方式来记录考勤，耗费时间长，而且容易弄虚作假。因此，本文通过使用教室门口的高清摄像头采集学生图像信息，通过OpenCV 与Java语言编写的软件系统将学生面部信息与后台数据库中预存图像进行比对，从而完成对学生考勤的管理，通过这种方式既可以减轻老师的工作量，又可以提 高考勤效率。 关键词 OpenCV；人脸识别；考勤应用 现如今对大学生的期末考核不仅仅凭期末试卷的分数一锤定音，更多的是看 重学生平时的表现，考勤系统的完善日益重要。目前大部分院校的考勤仍采用人 工点名的方式，不仅耗费时间长，而且容易弄虚作假，替人点到的行为常常发生。同时，教师人工点名归根到底还是由人来执行，部分教师迫于师生关系的压力， 无法做到绝对严格的公平公正，使考勤结果不准确，导致考勤很难落到实处。因此，设计一个电子化的考勤系统尤为重要。现在，随着科学技术飞速发展，生物 识别技术也日益成熟，由于指纹识别系统与虹膜识别系统价格比较昂贵，为每个 教室都配备难以实现，而人脸具有明显的个体差异性，识别特征也相对明显，同 时利用教室外已有的摄像头即可采集学生的面部信息，通过OpenCV的Haar特征 分类器检测将学生面部信息与后台数据库中预存图像进行比对，将考勤结果上传 至学生数据库，从而完成对学生考勤的管理。 1.
系统总体设计方案 图1 基于OpenCV的学生考勤系统利用OpenCV技术和Java语言实现对学生考勤的管理，由注册阶段和考勤阶段两部分构成。注册阶段通过使用摄像头完成对学生面部图像的采集同时收集学生基本信息，进行特征提取后存入学生信息数据库中；考勤阶段由摄像头结合OpenCV的分类器实时识别，并将识别成功的图片保存到本地，将本地图片与学生信息数据库中的图片逐一匹配识别，若识别成功，即为打卡成功，把考勤结果存入数据库中，若匹配失败，则重新进行人脸检测，如图1所示。 1. 核心技术运用 2.1人脸识别技术 人脸识别技术主要是基于一个人的脸部特点,对于输入的各种人脸图像或者是视频流,首先需要判断是否有人脸,如果存在人脸,就会给出每一张脸的位置、大小和各种主要的面部器官。并依据这些信息,进一步地提取每个人脸中所需要
基于OpenCV的人脸识别系统设计 基于OpenCV的人脸识别系统设计 一、引言 随着科技的不断进步和发展，人脸识别技术正逐渐应用于各个领域，包括安全监控、身份验证、图像检索等。OpenCV作为 一种广泛应用于计算机视觉领域的开源库，不仅提供了高效的图像处理和计算功能，还支持人脸识别技术的开发和应用。本文将基于OpenCV的人脸识别系统进行设计，通过对人脸图像 的采集、预处理、特征提取和匹配等步骤，实现人脸的识别和验证。 二、系统设计 1. 人脸图像采集 为了构建一个准确可靠的人脸识别系统，首先需要采集一 定数量的人脸图像作为数据库。通过使用摄像头或图像库，实时捕获人脸图像，并保存为指定格式的文件。为了提高系统的稳定性，可以采用多个角度和光照条件下的人脸图像，并确保图像的质量。 2. 人脸图像预处理 在进行人脸识别之前，需要对图像进行预处理，以提高后 续步骤的准确性。首先，需要进行人脸检测，通过OpenCV提 供的级联分类器进行人脸检测，将人脸从图像中提取出来。接着，进行人脸对齐，通过检测关键点，对人脸进行旋转和缩放，使得不同角度和光照条件下的人脸具有一致的形状和大小。最后，进行人脸图像的归一化处理，将人脸图像转换为统一大小的灰度图像，以减少特征提取和匹配的计算量。 3. 人脸特征提取
人脸的特征提取是人脸识别系统中最重要的步骤之一。在OpenCV中，可以使用基于哈尔特征的级联分类器进行人脸特 征的提取。通过计算不同尺度和位置下的特征值，得到具有区分度的人脸特征向量。同时，也可以使用人工神经网络等深度学习方法提取人脸特征。通过对训练集的学习和训练，构建一个可以将输入的人脸图像映射为固定长度的特征向量的模型。 4. 人脸匹配和识别 在得到人脸的特征向量之后，需要对输入的人脸图像进行 匹配和识别。通过计算输入人脸特征向量与数据库中已知人脸特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度，找到与之最相似的人脸。如果距离或相似度小于设定阈值，则判断为同一个人；否则，判断为不同人。通过将输入人脸与数据库中所有人脸进行比较，可以实现在较大规模的人脸数据库中进行高效的人脸识别。 三、系统实现 1. 硬件配置 为了保证系统的实时性和准确性，需要选择一台配置较高 的计算机作为开发和运行环境。至少需要一台带有摄像头的计算机和一个数据库用于存储人脸图像和相关信息。 2. 软件配置 需要在计算机上安装OpenCV库以及相关依赖库，并配置好编译环境。可以使用C++或Python等编程语言进行程序的设 计和开发。同时，还需要选择一个合适的集成开发环境（IDE）来提高开发效率。 3. 程序设计 根据以上系统设计的步骤，进行程序的设计和开发。分别 实现人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸特征提取和人脸匹
基于人脸识别技术的考勤系统设计 近些年来，随着科技的不断发展，越来越多的企业和学校开始使用基于人脸识别技术的考勤系统。相对于传统的考勤方式，人脸识别技术在精度、效率、便利性等方面都有极大的提高，被广泛应用于各行各业。本文将探讨基于人脸识别技术的考勤系统的设计和实现。 一、需求分析 在设计一个系统之前，我们首先需要进行需求分析。基于人脸识别技术的考勤系统的需求可以从以下几个方面入手： 1.识别精度 由于考勤系统的最终目的是要准确识别每一个员工的脸部信息，并据此进行记录，因此系统的识别精度必须要足够高。一般来说，系统应能在各种光线条件下对人脸进行准确识别，并能够辨认出不同角度和表情下的同一张脸。 2.响应速度 考勤系统的响应速度也是一个非常重要的因素。如果识别速度过慢，会增加员工的等待时间，从而影响到工作效率。因此，在设计系统时，需要在保证识别精度的前提下，尽可能地提高响应速度。 3.易用性 由于考勤系统将被广泛应用于学校和企业，因此易用性也是一个十分重要的考虑因素。系统应该能够方便地进行设置和操作，并且尽可能地降低对用户的学习成本。此外，系统的界面也应该简单明了，便于用户快速上手。 4.数据安全
考勤系统使用的是员工的个人信息，因此系统的安全性也是至关重要的。系统设计时应该考虑到数据的安全性，确保员工的个人信息不会被外泄。 二、设计方案 在进行需求分析后，我们可以开始设计基于人脸识别技术的考勤系统。具体的设计方案如下： 1.硬件设备 考勤系统需要配备一定的硬件设备，包括摄像头、嵌入式开发板、屏幕、继电器等。摄像头用于拍摄员工的照片，嵌入式开发板用于运行系统程序，屏幕用于显示考勤记录，继电器用于控制门锁的开关。 2.系统架构 系统架构可以分为前端和后端两部分。前端主要负责员工的人脸信息采集和识别工作，后端主要负责存储和分析考勤数据。 在前端方面，我们采用深度学习算法来进行人脸识别。具体来说，我们可以使用OpenCV和Dlib等开源库来训练模型，以实现精准识别功能。 在后端方面，我们可以将考勤数据存储在数据库中。此外，我们还可以在后端加入一些智能算法，如异常检测、缺勤预测等，以实现更高级的功能。 3.系统流程 考勤系统的流程一般可以分为以下几个步骤： ①员工进行人脸信息注册，注册完成后，系统会将员工的人脸信息存储在数据库中。 ②员工进行考勤操作，系统会自动启动摄像头，进行人脸识别。
基于opencv的人脸识别开题报告 一、选题背景 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了热门研究领域。人脸识别技术可以应用于安全监控、人脸支付、人脸解锁等多个领域，具有广阔的应用前景。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，被广泛应用于人脸识别领域。本文将基于OpenCV，探讨人脸识别技术的实现原理和应用。 二、研究目的 本研究旨在通过OpenCV实现人脸识别技术，探索其在实际应用中的可行性和效果。具体目标如下： 1. 研究OpenCV中人脸识别的基本原理和算法； 2. 实现基于OpenCV的人脸检测和识别功能； 3. 评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性； 4. 探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景。 三、研究内容和方法 1. 研究内容 本研究将主要包括以下内容： （1）OpenCV中人脸识别的基本原理和算法研究：了解OpenCV中人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配等关键步骤。
（2）基于OpenCV的人脸检测和识别功能实现：利用OpenCV提供的函数和工具，实现人脸检测和识别功能，并进行算法优化和性能测试。 （3）人脸识别系统的准确性和稳定性评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。 （4）人脸识别技术的应用前景探讨：结合实际应用场景，探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景，提出相应的建议和改进方案。 2. 研究方法 本研究将采用以下方法进行实施： （1）文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解人脸识别技术的发展历程、基本原理和算法。 （2）编程实现：利用OpenCV提供的函数和工具，使用Python或C++等编程语言，实现人脸检测和识别功能。 （3）数据集准备：收集和整理包含人脸图像的数据集，用于训练和测试人脸识别系统。 （4）系统评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
基于OpenCV的人脸识别系统 廖春萍;陈雪芳;杨德顺;方武宏 【摘要】OpenCV作为开源图像处理算法库,也可应用于人脸识别领域.将采集的人脸图片运用高斯平滑、灰度变换等算法进行图像预处理;再采用OpenCV的Haar-like特征匹配法描述算子进行特征匹配,获取人脸特征值;最后利用归一化平方差匹配方法,比对人脸数据库后完成特定人脸的识别. 【期刊名称】《东莞理工学院学报》 【年(卷),期】2017(024)003 【总页数】6页(P33-38) 【关键词】人脸识别;OpenCV;图像处理;Haar-like 【作者】廖春萍;陈雪芳;杨德顺;方武宏 【作者单位】东莞理工学院电子工程与智能化学院,广东东莞523808;东莞理工学院电子工程与智能化学院,广东东莞523808;东莞理工学院电子工程与智能化学院,广东东莞523808;东莞理工学院电子工程与智能化学院,广东东莞523808 【正文语种】中文 【中图分类】TP23 人脸识别技术是新兴的生物识别技术，主要用在智能机器人、智能家居、以及军事安防等方面，在国内，对人脸检测技术的研究始于20世纪90年代，人脸识别系统的难点主要是人脸作为生物特征的特点所产生的识别问题[1]，如人脸结构的相似性，不同的观察角度产生的人脸易变性，此外，遮盖物、用户配合度等因素也导
致人脸识别困难加大，为此，基于OpenCV的人脸识别系统，提出了对采集的图 像使用多算法逐级处理，然后基于OpenCV丰富的资源库进行人脸识别。 1.1 OpenCV技术 OpenCV是一个开源图像处理算法库，基于C/C++编程。OpenCV库的优点在于：跨平台，独立于操作系统、硬件和图形管理器；无论非商业或商业应用，OpenCV 均免费；速度快、使用方便；可扩展性好，包括底层和高层的应用开发包；通用的图像/视频载入、保存和获取模块[2]。在OpenCV的基础上加入图像预处理的算法，构成了基于OpenCV的人脸识别系统。 1.2 算法选择 高斯平滑技术：由于各种外来因素的干扰，在获得的视频或者图片中难免受到一些不规则噪声的不良影响，这就造成图像在进行预处理时往往发生图像细节损失以及数据损坏等，而这些损失会影响图像质量，并且对后期的图像提取、检测、识别都产生强烈阻碍，因此，对图片进行噪声滤除是必不可缺的。与中值滤波和自适应滤波等滤波方法进行平滑处理相比，用高斯平滑滤波器消除噪声，无论在空间域和频率域效果都更加明显，经过高斯平滑处理的图像不但低频信息得到了显著的增强，还保留了图像边缘轮廓[3]。 对比度增强技术：在图像中根据各个不同亮度点进行层级测量，接着将测量的不同层级的点进行像素统计，再进行比较各个点的像素数据，结合聚集技术使得各点周围的像素值差异范围变大，如亮白的点和黑暗的点之间的差距扩大，从而拉大像素之间的差异，即对比度增强。这里选择局部均值和标准差的算法来完成对比度的强化，这种方式可以在不改变图像其他部分的对比度前提下，增强较低对比度部分的对比度，也避免其它高频部分对比度过分提高。 Haar特征算法：Haar特征识别算法与IFT/SURF、广义hough变换的特性相比较，三者都是基于灰度图，但是广义hough比较适用于人整体的检测，Haar比
opencv dlib人脸检测算法原理 Opencv和dlib是两个常用的计算机视觉库，被广泛应用于人脸检测、人脸识别以及人脸表情分析等领域。其中，dlib人脸检测算法是一种高效准确的方法，本文将围绕这一主题展开，详细阐述其原理和步骤。 一、什么是人脸检测算法 在计算机视觉领域，人脸检测算法是一种通过计算机程序自动识别图像或视频中人脸位置的方法。一般而言，人脸检测算法通过解析图像中的图案和结构来寻找人脸的特征，然后确定人脸的位置和大小。 二、Opencv和dlib介绍 1. Opencv Opencv（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司主导开发并广泛应用于计算机视觉和机器视觉领域。Opencv提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括人脸检测、人脸识别、目标跟踪等功能。其采用C/C++语言编写，并提供Python 等语言的接口。 2. dlib
dlib是一个基于C++的机器学习工具包，提供了丰富的机器学习算法和计算机视觉算法。其中，dlib中的人脸检测算法是一种基于深度学习的方法，采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和级联分类器（Cascade Classifier）相结合的方式，具有高效准确的特点。 三、dlib人脸检测算法原理 dlib人脸检测算法的原理基于两个主要步骤：候选窗口生成和窗口分类。 1. 候选窗口生成 在这一步骤中，dlib算法通过使用滑动窗口技术，将不同尺寸大小的窗口应用于图像的不同位置，并计算每个窗口的特征。候选窗口生成的目的是寻找潜在的人脸区域。 在窗口生成过程中，dlib算法采用了多尺度搜索方法。首先，通过对原始图像进行多次缩放操作，生成不同尺度的图像金字塔。然后，对每个尺度的图像金字塔进行滑动窗口操作，生成窗口序列。最后，通过级联分类器对每个窗口序列进行分类，将可能含有人脸的窗口保留下来。 2. 窗口分类
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 1绪论 (2) 1.1选题背景及意义 (2) 1.2 人脸识别技术发展状况及现状 (3) 1.3人脸识别的难点 (3) 1.4 OpenCV的概述 (4) 2图像处理 (4) 2.1输入图像预处理 (4) 2.1.1图像灰度预处理 (4) 2.1.2图像数字化设备 (5) 2.1.3灰度直方图 (5) 2.2图像处理算法形式 (6) 3人脸检测算法及实现 (6) 3.1AdaBoost算法简述 (6) 3.2把人眼作为参考的人脸检测算法 (7) 4.1三维人脸识别的方法 (8) 4.3分类识别 (9)
5人脸识别实现效果 (9) 5.1硬件环境 (9) 5.2软件环境 (9) 5.3人脸识别效果 (10) 6 总结与展望 (10) 参考文献 (10) 致谢 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 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。
人脸识别毕业设计 人脸识别是一种通过计算机技术对人脸进行识别和验证的技术。它广 泛应用于安全领域，如身份认证、门禁控制、视频监控等。本篇文章将介 绍一个基于人脸识别的毕业设计，并详细说明其设计思路和实现方法。 该毕业设计的目标是设计并实现一个基于人脸识别的访客登记系统。 该系统将用于学校的访客管理，主要功能包括访客信息的登记、人脸图像 的采集、人脸识别和访客记录的管理。 首先，我们需要搭建一个适合人脸识别的硬件环境。我们可以选择一 台性能较高的计算机作为服务器，连接一个高清摄像头用于采集人脸图像。为了提高人脸识别的准确率，我们可以选择一款具备较高分辨率和快速捕 捉速度的摄像头。 其次，我们需要设计一个用户界面，用于访客信息的登记和管理。该 界面应具备友好的用户交互性，方便访客进行信息输入，并提供访客记录 的查询和管理功能。我们可以使用图形界面开发工具，如Qt或Java Swing，来实现该用户界面。 接下来，我们需要选择合适的人脸识别算法。常见的人脸识别算法包 括Eigenface、Fisherface和LBPH等。我们可以通过对比不同算法的准 确率、速度和稳定性，选择最适合我们系统的算法。此外，我们还可以使 用一些预处理技术，如直方图均衡化和人脸对齐，来提高人脸图像的质量。 然后，我们需要训练一个人脸识别模型。训练模型的过程包括收集一 组已知身份的人脸图像，提取人脸特征，并使用这些特征来训练模型。我 们可以使用一些开源的人脸识别库，如OpenCV或Dlib，来辅助我们完成 这些步骤。
在实现该毕业设计的过程中，我们需要对人脸识别和图像处理等技术 进行深入学习，并结合实际情况进行调试和优化。我们还可以考虑使用一 些辅助技术，如人脸活体检测和光线补偿，来进一步提高系统的准确性和 稳定性。 总之，基于人脸识别的访客登记系统是一个具有挑战性和实用性的毕 业设计。通过深入学习和实践，我们可以掌握人脸识别和图像处理等技术，并将其应用于实际场景中，为学校的访客管理提供一种高效、安全、便捷 的解决方案。
基于2DPCA的人脸识别算法研究 摘要 人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。本文的主要工作内容如下： 1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及 目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。 2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。在图像的预处理阶段，经过了图 象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。 3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸 检测算法。Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。 4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了 改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。 关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测
2DPCA Face Recognition Algorithm Based on The Research Abstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects: 1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general. 2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors. 3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face. 4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate. Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection