智能人脸识别与追踪【字数：11753】
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。
目 录
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 Haarlike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 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
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
第一章 绪论
1.1设计背景
1.1.1理论意义与现实价值
随着计算机技术和人工智能的快速发展，人们已经越来越多的采用人脸识别的方式去代替传统方式的身份鉴别，例如移动支付，签到，公共交通等。人脸识别具有鉴别速度快，便捷且对用户而言没有任何的记忆负担。一个好的人脸识别系统可以对用户产生极大的便利。对人脸识别系统的产生是社会随着技术发展的必然需求。
1.1.2研究现状
现在人脸识别的算法已经逐渐成熟，识别的方法也很多。人脸识别总的来讲就是对人脸捕捉下来，提取图片中的人脸特征，通过某一种算法，对特征与当前人脸的数据进行检测对照，最终给出人脸是否与当前检测的用户身份吻合。当前的人脸识别技术大致有以下几种：
总体和分别检查方法
线条检查方法
拆分检查方法
由于现有的技术水平，目前的应用依然受很多的条件所制约。能够适用人脸识别的环境还不是很多，比如利用人脸识别的机器进行签到，登陆某些软件。这样的应用已经在大型的公司和考试中得到广泛应用。还有一些借助相应的机器进行辅助，工作人员将现场对人脸进行采样，然后与数据库的数据进行对比，从而确认当前用户的真实身份。这样的应用已经在电信、行政行业的实名制需求中得到了广泛的使用。还有一类就是在手机或嵌入式可穿戴设备为了实现支付等功能。一般来说人脸识别技术已经在生物识别领域有了深远的影响和广泛的应用。
对于上述的应用也存在着诸多的问题，一般运用过程中会存在以下的问题：
1、利用人脸识别的设备进行签到时，识别不够准确，即人脸样本无法有效的与原有的数据进行有效的对比。
2、在工作人员对用户进行采集人脸样本时，由于各种原因，例如人的晃动，设备的摆放不准，设备的镜头无损，导致没有将图像的信息准确、完整的记录，从而影响识别的准确率，即数据的源头就产生的错误。
3、人脸素材的采样很多场合还需要有相关工作人员的帮助，自助录入还有一点繁杂的步骤，让自助录入有一定的操作门槛。
1.1.3系统开发对社会的影响
科技是社会发展的基石，然而只有对社会有益才可以作为实现中国梦和复兴路上的助力器。本设计是一种广视角的高效人脸识别方法。目的是为了人脸识别过程中更高效的图像采集和处理流程，特别是在人脸图像的撷取过程中采用自动化算法使手眼系统更加协调。该设计可以使得在人流速度较大的场所，例如车站、商场等，可以更好的对人脸进行识别，从而更好的实现人脸验证，嫌疑犯搜索等应用场景。
本设计在正当的场合的使用有助于社会的发展，有助于人民的利益。但是如果在不正当的应用场合也会造成社会的不利影响，例如若该视觉追踪应用在武器设备上，自动瞄准和触发，则会对社会稳定造成不利影响。不仅违反道德，也触犯了法律。但是运用得当，则可以带来可观的经济效益。
第二章 图像识别基本理论
2.1基础理论
做到人脸的识别与追踪是由许多的研究理论综合而产生的。这些理论包含了机器学习，计算机视觉，图像处理等一系列的理论。智能的人脸识别与追踪还可以广泛的应用在签到，门禁，移动支付等场景。
目 录
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 Haarlike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 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
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
第一章 绪论
1.1设计背景
1.1.1理论意义与现实价值
随着计算机技术和人工智能的快速发展，人们已经越来越多的采用人脸识别的方式去代替传统方式的身份鉴别，例如移动支付，签到，公共交通等。人脸识别具有鉴别速度快，便捷且对用户而言没有任何的记忆负担。一个好的人脸识别系统可以对用户产生极大的便利。对人脸识别系统的产生是社会随着技术发展的必然需求。
1.1.2研究现状
现在人脸识别的算法已经逐渐成熟，识别的方法也很多。人脸识别总的来讲就是对人脸捕捉下来，提取图片中的人脸特征，通过某一种算法，对特征与当前人脸的数据进行检测对照，最终给出人脸是否与当前检测的用户身份吻合。当前的人脸识别技术大致有以下几种：
总体和分别检查方法
线条检查方法
拆分检查方法
由于现有的技术水平，目前的应用依然受很多的条件所制约。能够适用人脸识别的环境还不是很多，比如利用人脸识别的机器进行签到，登陆某些软件。这样的应用已经在大型的公司和考试中得到广泛应用。还有一些借助相应的机器进行辅助，工作人员将现场对人脸进行采样，然后与数据库的数据进行对比，从而确认当前用户的真实身份。这样的应用已经在电信、行政行业的实名制需求中得到了广泛的使用。还有一类就是在手机或嵌入式可穿戴设备为了实现支付等功能。一般来说人脸识别技术已经在生物识别领域有了深远的影响和广泛的应用。
对于上述的应用也存在着诸多的问题，一般运用过程中会存在以下的问题：
1、利用人脸识别的设备进行签到时，识别不够准确，即人脸样本无法有效的与原有的数据进行有效的对比。
2、在工作人员对用户进行采集人脸样本时，由于各种原因，例如人的晃动，设备的摆放不准，设备的镜头无损，导致没有将图像的信息准确、完整的记录，从而影响识别的准确率，即数据的源头就产生的错误。
3、人脸素材的采样很多场合还需要有相关工作人员的帮助，自助录入还有一点繁杂的步骤，让自助录入有一定的操作门槛。
1.1.3系统开发对社会的影响
科技是社会发展的基石，然而只有对社会有益才可以作为实现中国梦和复兴路上的助力器。本设计是一种广视角的高效人脸识别方法。目的是为了人脸识别过程中更高效的图像采集和处理流程，特别是在人脸图像的撷取过程中采用自动化算法使手眼系统更加协调。该设计可以使得在人流速度较大的场所，例如车站、商场等，可以更好的对人脸进行识别，从而更好的实现人脸验证，嫌疑犯搜索等应用场景。
本设计在正当的场合的使用有助于社会的发展，有助于人民的利益。但是如果在不正当的应用场合也会造成社会的不利影响，例如若该视觉追踪应用在武器设备上，自动瞄准和触发，则会对社会稳定造成不利影响。不仅违反道德，也触犯了法律。但是运用得当，则可以带来可观的经济效益。
第二章 图像识别基本理论
2.1基础理论
做到人脸的识别与追踪是由许多的研究理论综合而产生的。这些理论包含了机器学习，计算机视觉，图像处理等一系列的理论。智能的人脸识别与追踪还可以广泛的应用在签到，门禁，移动支付等场景。
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