人臉識別系統的研究與實現(開題報告+論文+源程序)

摘要

人臉識別因其在安全驗證系統、信用卡驗證、醫學、檔案管理、視頻會

議、人機交互、系統公安(罪犯識別等)等方面的巨大應用前景而越來越成為

當前模式識別和人工智能領域的一個研究熱點。

本文提出了基于24位彩色圖像對人臉進行識別的方法，介紹的主要內容是圖像處理，它在整個軟件中占有極其重要的地位，圖像處理的好壞直接影響著定位和識別的準確率。本軟件主要用到的圖像處理技術是：光線補償、高斯平滑和二值化。在識別前，先對圖像進行補光處理，再通過膚色獲得可能的臉部區域，最后根據人臉固有眼睛的對稱性來確定是否就是人臉，同時采用高斯平滑來消除圖像的噪聲，再進行二值化，二值化主要采用局域取閾值方法，接下來就進行定位、提取特征值和識別等操作。經過測試，圖像預處理模塊對圖像的處理達到了較好的效果，提高了定位和識別的正確率。

【關鍵字】：人臉識別；光線補償；高斯平滑；對比度增強

目 錄

第一章 緒論 1

第一節 課題背景 1

一 課題的來源 1

二 人臉識別技術的研究意義 1

第二節 人臉識別技術的國內外發展概況 3

一 國外發展概況 2

二 國內發展概況 4

第二章 系統的需求分析和方案選擇 5

第一節 可行性分析 5

一 技術可行性分析 5

二 操作可行性分析 5

第二節 需求分析 6

一 應用程序的功能需求分析 6

二 開發環境的需求分析7

三 運行環境的需求分析7

第三節 預處理方案選擇7

一 設計方案原則的選擇7

二 圖像文件格式選擇-8

三 開發工具選擇 8

四 算法選擇分析 8

第三章 系統的概要設計 9

第一節 各模塊功能簡介 9

第四章 系統詳細設計 14

第一節 系統整體設計簡述 14

第二節 圖像處理詳細設計 14

\一 位圖詳細設計 14

二 圖像點處理詳細設計 15

(二) 光線補償算法和代碼實現 16

(三) 圖像灰度化算法和代碼實現 18

(四) 高斯平滑算法和代碼實現 20

(五) 灰度均衡算法和代碼實現 23

(六) 圖像對比度增強算法和代碼實現 25

第三節 編程時的問題解決 26

第五章 結構設計 28

第六章 測試 35

第一節 測試方案選擇的原則35

第二節 測試方案 36

結束語 37

致 謝 38

參考文獻 39

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于python的人脸识别检测开题报告_人脸识别系统的研究与实现(开题报告+论文+源程序)...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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