摘要：本设计是基于OpenCV编写的一种在多平台通用的人脸识别系统。使用Python语言作为本设计的主要设计语言。本系统可以分为三部分，分别为人脸数据的采集、人脸数据的处理和训练、人脸识别。在数据采集环节，使用海尔级联器（haar cascade）对人脸进行识别，然后处理并存储。人脸数据的训练是读取采集的人脸信息，然后通过局部二进制编码直方图人脸识别（LBPH Face Recognizer）算法进行训练，产生人脸特征文件。人脸识别即对摄像头捕捉的实时图像寻找人脸并通过二轴云台调节摄像机拍摄角度更快的捕捉到精确高质量的人脸图像，再通过人脸特征文件对比分析，实时显示人脸信息。

关键词：OpenCV Python 海尔级联器 局部二进制编码直方图 二轴云台

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论-1

1.1设计背景-1

1.1.1理论意义与现实价值-1

1.1.2研究现状-1

1.1.3系统开发对社会的影响-2

第二章 图像识别基本理论-3

2.1基础理论-3

2.1.1 机器学习-3

2.1.2计算机视觉-3

2.1.3图像处理-5

第三章 图像预处理-6

3.1图像预处理的意义-6

3.2人脸图像的预处理-6

3.2.1图片灰度处理-6

3.3直方图均衡化-7

3.4应用效果-8

第四章 人脸检测-9

4.1人脸检测的作用和应用-9

4.2人脸检测的基本方法-9

4.2.1基于固定背景的人脸检测-9

4.2.2基于色彩的人脸检测-9

4.2.3基于形状分析的人脸检测-9

4.2.4基于人脸统计的人脸检测-10

4.3基于Boosting算法的人脸检测-10

4.3.1 Haar-like特征介绍-10

4.3.2级联分类器-12

4.4基于OpenCV的人脸检测实现-13

第五章 人脸追踪-15

5.1人脸追踪的作用和意义-15

5.2二轴云台-15

5.2.1硬件设计-15

5.2.2脉冲调制-16

5.2.3舵机转动实现-17

5.3物体运动跟踪-17

5.3.1 PID控制-18

第六章 人脸识别-19

6.1 局部二进制模式直方图算法-19

6.2 人脸特征提取-22

6.3 识别人脸-23

6.3.1欧几里得距离算法-23

6.3.2卡方检测算法-23

第七章 系统的总体设计-25

7.1系统总体设计-25

7.1.1系统总体框架-25

7.2系统运行流程-26

7.3数据库设计-27

7.3.1概念设计-27

7.3.2数据库表-27

第八章 系统详细设计实现-28

8.1人脸图像采集-28

8.2用户删除-29

8.3人脸训练-29

8.4人脸识别与追踪-30

结语-31

参考文献-32

致谢-33