基于OpenCV的图像处理与识别系统设计

２０１２年８月　

第３３卷　第８　韶关学院学报・自然科学　Ｊｏｕｍａｌ　ｏｆ　Ｓｈａｏ￣ｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ・Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ａｇｕ．２０１２　

Ｖ０ｌ－３３　Ｎｏ．８　

基于ＯｐｅｎＣＶ的人脸图像预处理技术研究　

梁永霖　

（韶关学院计算机科学学院，广东韶关５１２００５）　

摘要：对采集到的人脸图像进行预处理和训练，以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，并且使图像更有利于　

计算机处理，便于对图像进行分割和边缘检测，从而提高人脸图像人别的准确率。为人脸的提取特征值和识别等操　

作做好准备　用ＰＣＡ人脸识别方法，实现简单且识别准确率高．ＯｐｅｎＣＶ的特点是实现了图像处理和计算机视觉　

方面的很多通用算法，实验结果表明，通过预处理后的人脸图像识别效果更好，识另ｑ速度更快．　关键词：人脸识别；ＰＣＡ；人脸图像预处理；ＯｐｅｎＣＶ；特征提取　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００７—５３４８（２０１２）０８—００３４—０４　

人脸是一个常见而复杂的视觉模式，人脸所反映的视觉信息在人与人的交流中有着重要的作用和意义，　

对人脸进行处理和分析在视频监控、出人口控制、视频会议以及人机交互等领域都有着广泛的应用前景．　ＯｐｅｎＣＶ是Ｉｎｔｅｌ公司支持的开源计算机视觉库，它由一系列Ｃ函数和少量Ｃ＋＋类构成，实现了图像处　

理和计算机视觉方面的很多通用算法．可以运行在Ｌｉｎｕｘ　ｉｎｄｏｗｓ／Ｍａｃ等操作系统上，其目标是构建一个　

简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计复杂的计算机视觉相关应用程序．它包含的函　

数覆盖了计算机视觉的许多应用领域，如工厂产品检测、医学成像、摄像机标定、立体视觉和机器人等…．　

人脸识别的基本过程是：采集人脸图像、预处理图像、训练人脸图像、人脸检测与识别、输出结果｜２＿．其　

中对人脸图像的预处理和训练是关键步骤，直接影响到检测速度和匹配准确率．基于此。本文旨在利用　

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；

分 类 号： 密 级：

学校代码： 10414 学 号： 2012160032

硕士研究生学位论文

基于OpenCV的人脸识别算法研究与实

现

Research and implementation of face

recognition algorithm based on OpenCV

钟官长

院 所：江西师范大学 导师姓名：曾纪国

学位类别：工程硕士 专业领域：软件工程

二0一五 年 五 月

独 创 性 声 明

本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工

作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地

方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含

为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作

的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表

示谢意。

学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用

学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印

件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院

可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采

用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后适用本授权书）

学位论文作者签名： 导师签名：I

摘 要

人脸识别作为一项安全性很高的生物识别技术，近些年来，它的发展速度

非常快，并且逐渐成为生物识别的重要方法。

OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，它包含了很多通用的图像处

理算法，并且开放源码，OpenCV具有很好的移植性，代码都经过优化，因此

可用于科研也可用于商业用途。

本文基于OpenCV分别进行了人脸检测和人脸识别的实验。针对人脸检测，

通过实验验证了几种有效的图像预处理方法。人脸检测算法是基于AdaBoost

方法的，AdaBoost方法引入了“积分图”的概念，这能有效的提高了算法效率。

基于OpenCV的图像处理实践

一、引言

随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。

二、OpenCV的基本概念

OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。

OpenCV的主要特点有以下几个方面：

1. 跨平台

OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。

2. 灵活易用

OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。

3. 高效性和准确性

OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。

4. 自由开源

OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。

三、OpenCV的常见应用

1. 图像处理

OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。

2. 视频分析

除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。