《基于 OpenCV的人脸识别系统》

基于OpenCV的人脸识别技术实现近年来，随着人工智能的发展，人脸识别技术逐渐成为热门领域。

作为一种高级的计算机视觉技术，在很多领域都得到了广泛的应用，比如安防、金融、教育等等。

在这些领域中，人脸识别的应用不仅可以提高效率，还可以提升安全性，同时也能够降低人类的工作负担。

OpenCV是一种开源计算机视觉库，它提供了很多常用的图像处理和计算机视觉算法，比如图像滤波、特征提取、目标跟踪等等。

在OpenCV中，人脸识别也是一种常用的功能，通常采用人脸检测和人脸识别两个步骤来实现。

首先，在人脸识别的过程中，人脸检测是必不可少的一步。

OpenCV提供的基于Haar特征的人脸检测算法可以帮助我们快速准确地检测到图像中的人脸。

这个算法基于一系列的Haar特征来分析图像中的人脸区域，首先会构建一个分类器，然后使用这个分类器来检测每一个图像区域是否为人脸。

最终，我们可以得到一个矩形框，将其框住的区域即为人脸。

其次，在人脸检测完成之后，就可以进行人脸识别的工作了。

OpenCV提供的人脸识别功能通常基于机器学习算法，比如基于主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或支持向量机(SVM)的算法。

其中，PCA算法是最常用的一种算法，它可以将高维的人脸数据降低到低维空间中，并将其转换为一组特征向量。

然后，我们可以将这些特征向量作为训练数据，建立一个分类器。

当新的人脸图像输入时，我们可以将其转化为相同的特征向量，并通过分类器输出该图像所属的人物。

总的来说，基于OpenCV的人脸识别技术具有以下优点：1. 准确度高：OpenCV提供的人脸检测算法和人脸识别算法都可以实现高精度的人脸识别效果。

2. 稳定性强：OpenCV的人脸检测和人脸识别功能在不同环境下都可以保持稳定性和鲁棒性。

3. 易于使用：OpenCV的人脸识别算法使用方便，可以快速实现人脸识别功能。

4. 开放源代码：OpenCV是开源的计算机视觉库，因此可以为研究者和开发者提供更大的自由，促进技术的发展和创新。

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。

基于QT和OpenCV的人脸识别系统The Face Recognition System Based on QT and OpenCVby sununs11关键词：ARM，QT，OpenCV，人脸识别，PCA1 系统方案设计1.1 引言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和交往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、出入口控制、视频会议以及人机交互等领域都有着广泛的应用前景，因此是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点。

本系统在 FriendlyARM Tiny6410 开发板基础上，利用 OpenCV 计算机视觉库和 QT 图形库，通过普通的 USB 摄像头实现了自动人脸识别，准确率较高，方便易用。

1.2 系统总体架构“人脸识别”大致可分为两个阶段：1. 人脸检测搜索一幅图像，寻找一切人脸区域（此处以绿色矩形显示），然后进行图像处理，清理脸部图像以便于更好地识别。

2. 人脸识别把上一阶段检测处理得到的人脸图像与数据库中的已知人脸进行比对，判定人脸对应的人是谁(此处以白色文本显示)。

1.3 工作流程系统运行时，自动从 USB 摄像头获取 YUV 格式的图片，转换成QImage 格式并实时显示在LCD屏上，再将其转换成IplImage 格式，利用OpenCV 的Haar Cascade Face Detector(也称为Viola-Jones 方法)进行人脸检测，得到一个矩形区域，截取该矩形区域图像进行直方图均衡化处理，进行训练或识别。

系统训练流程：点击触摸屏上的按钮获取一帧图片，由训练者判断是否加入训练集。

当训练集图片足够后，点击训练按钮，即使用 PCA 方法处理训练集中的人脸图片，生成 XML 文件。

系统识别流程：点击触摸屏上的按钮，进入识别状态。

得到上述的人脸区域图像后，读取XML 文件，使用PCA 方法将图像与数据库比对，若可信度超过阈值，则在屏幕上显示出人名。

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。

毕业设计说明书基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：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学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本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和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现摘要目前，人脸检测定位和跟踪已经成为计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究课题之一，在身份验证、信息安全、电子商务、基于内容的图像与视频检索、视频监控、智能人机交互、可视通信、虚拟现实、公安档案管理等很多方面都有着重要的应用价值。

基于OpenCV的人脸识别算法及应用随着科技的不断进步和发展，人工智能技术逐渐成为了各行各业中的不可或缺的一部分。

其中，人脸识别技术是人工智能领域中的一个非常重要的分支，这种技术可以通过计算机视觉和图像处理技术来自动检测、识别和识别人脸图像。

在人脸识别领域中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个非常流行的实时图像处理框架，其高效且易于使用的API以及强大的计算机视觉功能，使它成为了开发人员们的首选之一。

本文将介绍基于OpenCV的人脸识别算法及应用，并探讨相关技术和研究进展。

1. 人脸识别技术人脸识别技术是指可以识别并识别人脸特征的一种算法。

这种技术包括两个基本步骤：人脸特征提取和人脸辨识。

1.1 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像中的主要信息提取出来的一种过程。

常用的方法包括颜色直方图、Gabor波特征、LBP（本地二值模式）特征、SIFT（尺度不变特征转换）特征等。

其中，颜色直方图是一种常用的方法，可以通过颜色空间中的像素信息量来提取人脸特征。

1.2 人脸辨识人脸辨识是将人脸图像与已知的人脸图像库进行比较和匹配的一种过程。

其过程包括人脸检测、特征提取以及分类器的训练和识别等。

常用的方法包括K近邻、支持向量机（SVM）和神经网络等。

2. OpenCVOpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库，该库包含许多常用的图像处理和计算机视觉功能。

OpenCV提供了一系列的API和函数，提供高效的图像处理和计算机视觉功能，这使得人们可以轻松地使用它来开发各种图像处理和视觉计算应用。

2.1 OpenCV中的人脸识别在OpenCV中实现人脸识别包括人脸检测、特征提取以及人脸识别分类器的训练和识别等。

其中，最常用的方法是使用Haar级联算法进行人脸检测，然后使用LBPH算法进行人脸识别。

2.2 Haar级联算法Haar级联算法是一种流行的人脸检测算法，其原理是通过多个层级的分类器来识别人脸图像中的特征。

该算法的优点是速度快，准确性高。

基于OpenCV的人脸识别技术研究与应用人脸识别技术是近年来备受关注的热门领域之一，随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域都有着广泛的应用。

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技术的研究和开发中。

本文将重点探讨基于OpenCV的人脸识别技术的研究现状和应用前景。

一、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测、识别和验证的技术。

它主要包括人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等步骤。

在过去的几十年里，人脸识别技术取得了长足的进步，从最初的基于几何特征的方法到如今基于深度学习的方法，其准确率和鲁棒性得到了显著提升。

二、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等功能。

OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，使得开发者可以方便地使用其功能进行图像处理和分析。

三、基于OpenCV的人脸检测在人脸识别技术中，首先需要进行人脸检测，即从图像或视频中准确地定位出人脸所在位置。

OpenCV提供了多种人脸检测算法，如Haar级联检测器、HOG特征检测器等。

这些算法可以帮助我们快速准确地检测出图像中的人脸区域。

四、基于OpenCV的人脸特征提取在进行人脸识别时，需要从检测到的人脸图像中提取出有效的特征信息。

OpenCV提供了多种特征提取算法，如LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法、Eigenfaces算法、Fisherfaces算法等。

这些算法可以帮助我们从人脸图像中提取出具有区分性的特征信息。

五、基于OpenCV的人脸匹配在提取出有效的人脸特征后，需要进行人脸匹配来识别出输入图像中的人脸与数据库中已知人脸之间的对应关系。

OpenCV提供了多种匹配算法，如KNN(K-Nearest Neighbors)算法、SVM(Support Vector Machine)算法等。

基于opencv和pillow实现⼈脸识别系统（附demo）⽬录⼀。

⼈脸检测和数据收集⼆.训练识别器三.⼈脸识别和显⽰本⽂不涉及分类器、训练识别器等算法原理，仅包含对其应⽤（未来我也会写⾃⼰对机器学习算法原理的⼀些观点和了解）⾸先我们需要知道的是利⽤现有框架做⼀个⼈脸识别系统并不难，然后就开始我们的系统开发吧。

我们的系统主要分为三个部分，然后我还会提出对补获图⽚不能添加中⽂的解决⽅案。

我们需要完成的任务：1.⼈脸检测和数据收集2.训练识别器3.⼈脸识别和显⽰在读此篇⽂章之前我相信你已经做了python环境部署和opencv模块的下载安装⼯作，现在我们还需要的模块是pillow（树莓派默认带有此模块，但如果你⽤的是win系统可能还需要另外安装，在终端输⼊pip install pillow即可），和opencv-contrib模块，cv2的face模块包含在内（当然我的Linux系统的树莓派貌似仍然默认包含了此模块，所以如果你是⽤的pc可能需要另外下载），以及最基本的numpy模块。

在开始写代码之前我们⾸先需要在当前运⾏⽬录中添加两个⽂件夹，dataset⽤于存放捕获到的⼈脸图像，⽅便后⾯训练识别器，trainer⽂件夹则存放了训练结果⼀。

⼈脸检测和数据收集#数据采集cam = cv2.VideoCapture(0)#补获图⽚cam.set(3, 640) # set video widthcam.set(4, 480) # set video heightface_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#导⼊分类器# For each person, enter one numeric face idface_id = input('\n 输⼊⽤户id')print("\n 数据采集中，请正视摄像头轻微扭转")# Initialize individual sampling face countcount = 0while(True):ret, img = cam.read()#ret为是否成功读取，是⼀个布尔值gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转化为灰度图faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5,minSize=(100,100))for (x,y,w,h) in faces:#此处faces是⼀个array数组或空的元组，原因我后⾯会分析cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)count += 1# Save the captured image into the datasets foldercv2.imwrite("dataset/User." + str(face_id) + '.' + str(count) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])cv2.imshow('image', img)k = cv2.waitKey(100) & 0xff # Press 'ESC' for exiting videoif k == 27:breakelif count >= 10: # Take 10 face sample and stop videobreak# Do a bit of cleanupprint("\n [INFO] Exiting Program and cleanup stuff")cam.release()cv2.destroyAllWindows()在这⼀部分中我们完成了⼈脸的补获，并将其保存在了我们建⽴的dataset⽂件夹，并将每⼀个⼈的数据⽤特定的id表述，这样我们就能训练能识别不同⼈脸的识别器。

基于OpenCV的人脸识别技术应用研究与实现一、引言人脸识别技术是近年来备受关注的热门领域之一，随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，为人脸识别技术的研究和实现提供了便利。

本文将围绕基于OpenCV的人脸识别技术展开深入探讨，包括其原理、应用场景以及实际实现过程。

二、人脸识别技术原理人脸识别技术是通过对图像或视频中的人脸进行检测、特征提取和匹配来实现对个体身份的自动识别。

在基于OpenCV的人脸识别中，通常采用的是基于特征点的方法，即通过提取人脸图像中的特征点信息，然后将其与已知的人脸数据库进行比对，从而实现对人脸的准确识别。

三、OpenCV在人脸识别中的应用OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，在人脸识别领域有着广泛的应用。

通过OpenCV提供的各种算法和工具，可以实现人脸检测、人脸关键点定位、人脸特征提取等功能。

同时，OpenCV还支持多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，这些算法可以帮助提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。

四、基于OpenCV的人脸识别技术实现步骤1. 数据采集与预处理在进行人脸识别之前，首先需要采集一定数量的人脸图像数据，并对这些数据进行预处理，包括去除噪声、调整大小和灰度等操作。

### 2. 人脸检测与关键点定位利用OpenCV提供的Haar级联分类器或深度学习模型进行人脸检测，并通过关键点定位算法获取人脸上关键点的位置信息。

### 3. 特征提取与匹配通过特征提取算法提取人脸图像中的特征信息，并将其与已知数据库中的特征进行匹配，从而实现对人脸身份的认证。

### 4. 系统集成与优化将上述步骤整合到一个完整的系统中，并对系统进行优化和调试，以提高系统的性能和稳定性。

五、人脸识别技术在实际应用中的挑战与展望虽然基于OpenCV的人脸识别技术已经取得了一定进展，但在实际应用中仍然面临着一些挑战，如光照变化、姿态变化、遮挡等问题。

基于OpenCV的人脸识别系统作者：魏娅敏来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》 2015年第2期魏娅敏（山东凯文科技职业学院）摘要：本文针对课题要求，将Visual C++ 作为开发工具，在开源计算机视觉平台OpenCV 上进行大量的研究和测试，所涉及的内容有：视频图像的采集、人脸图像的预处理、数学形态学图像处理、人脸定位和经典的AdaBoosting 算法等。

进而为研究人脸识别技术提供参考依据。

关键词：识别系统视频识别OpenCV1 研究背景近年来，在安全入口控制、金融贸易等方面，随着应用需求的增长，生物统计识别技术受到社会的普遍关注。

目前，微电子和视觉系统有了新的进展，在一定程度上使得高性能自动识别技术的实现代价不断降低。

而人脸检测是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸检测最初来源于人脸识别。

人脸检测的目的是检测一张图像是否有人脸，如果有人脸，就把它从图像背景中分离出来，然后对特征进行人脸识别。

而在视频中的人脸检测在信息处理中，已经成为一项相当难突破的技术，越来越受到计算机视觉界的广泛关注，作为一个有价值课题，已经渗透到各不同领域中。

2 视频识别功能详细设计2.1 本系统的人脸检测算法2.1.1 基于Haar 特征的人脸检测算法。

本系统开发过程中使用的人脸检测算法为基于Haar 特征的人脸检测算法，Haar 特征定义：HAAR 算法是一种基于特征(feature)的算法，而不是基于像素的算法。

利用Haar 特征分类器实现人脸识别，其特点主要表现为检测速度快，性能好，实现流程如图1 所示：对于每个特定分类器来说，通常情况下用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义其特征。

在浏览了几种经典的人脸检测算法后，回到本系统中使用的人脸检测算法上。

基于Haar 特征的人脸检测算法是最近几年被引用较多，较典型的人脸检测算法。

2.1.2 积分图像。

积分图是Haar 分类器能够实时检测人脸的保证。

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。

基于OpenCV的人脸识别算法设计与实现人脸识别技术是近年来备受关注的热门话题之一，随着人工智能和计算机视觉领域的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，为我们实现人脸识别算法提供了便利。

本文将介绍基于OpenCV的人脸识别算法设计与实现过程，帮助读者深入了解人脸识别技术的原理和实践操作。

一、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测、定位、特征提取和匹配等过程，从而实现对人脸身份进行自动识别的技术。

在当今社会，人脸识别技术已经被广泛应用于安防监控、手机解锁、人脸支付等场景中。

其核心任务包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等步骤。

二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频数据。

它支持多种编程语言，如C++、Python等，可以在各种平台上运行。

OpenCV提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和算法，包括图像读取、显示、滤波、特征检测等功能。

三、基于OpenCV的人脸检测在实现人脸识别算法之前，首先需要进行人脸检测。

OpenCV提供了Haar级联分类器和深度学习模型两种方法来实现人脸检测。

Haar级联分类器是一种基于Haar特征的机器学习方法，通过训练得到一个能够检测出人脸的分类器。

深度学习模型则是利用深度神经网络对人脸进行检测，如基于卷积神经网络（CNN）的模型。

四、基于OpenCV的人脸对齐在进行人脸特征提取之前，通常需要对检测到的人脸进行对齐操作，以确保不同角度和姿态下的人脸能够被准确比对。

OpenCV提供了旋转、缩放、仿射变换等方法来实现人脸对齐，使得不同图片中的同一个人脸能够对齐到同一位置。

五、基于OpenCV的人脸特征提取人脸特征提取是指从图像中提取出能够描述一个人脸独特信息的特征向量。

在OpenCV中，可以使用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等方法来提取人脸特征。

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：***申请学位级别：学士专业：测控技术与仪器指导教师：***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。

AbstractHuman face is 0111"primary focus of attention in social intercourse playingamajor rolei conveying dentityand 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第一章绪论本章论述了本文选题的背景、研究的意义、课题研究现状及国际发展动态，并对相关理论和应用领域做了详细论述，最后给出了本文的主要研究工作。

基于OpenCV的人脸识别设计方案导读: 本文提出了一种在Linux 平台下开发脸识别系统的方案，通过QT来开发用户界面，调用OpenCV 图像处理库对相机进行采集和处理采集图像，从而实现了人脸检测、身份识别、简单表情识别的功能。

人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟，构建人脸识别系统需要用到一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。

而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值，可广泛应用于各类监控场合，因此具有广泛的应用前景。

OpenCV 是Intel 公司支持的开源计算机视觉库。

它轻量级而且高效--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，作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV 可以直接应用于很多领域，其中就包括很多可以应用于人脸识别的算法实现，是作为第二次开发的理想工具。

1 系统组成本文的人脸识别系统在Linux 操作系统下利用QT 库来开发图形界面，以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

2 搭建开发环境采用德国Basler acA640-100gc 相机，PC 机上的操作系统是Fedora 10，并安装编译器GCC4.3，QT 4.5 和OpenCV2.2 软件工具包，为了处理视频，编译OpenCV 前需编译FFmpeg，而FFmpeg 还依赖于Xvid 库和X264 库。

3 应用系统开发程序主要流程如图1 所示。

图1 程序流程（visio）3.1 图像采集图像采集模块可以通过cvCaptureFromAVI（）从本地保存的图像文件或cvCaptureFromCam（）从相机得到图像，利用cvSetCaptureProperty（）可以对返回的结构进行设置：IplImage *；CvCapture* cAMEra = 0；camera = cvCaptureFromCAM（0 ）；cvSetCaptureProperty（camera，CV_CAP_PROP__WIDTH，320 ）；cvSetCaptureProperty（camera，CV_CAP_PROP__HEIGHT，240 ）；tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。