人臉識別技術(shù)在無人監(jiān)考系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、用計算機進行人臉識別是當(dāng)今的一個研究熱點和難點。本文基于人臉識別算法并以VC++為平臺，開發(fā)了一個無人監(jiān)考系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先從3臺USB攝像頭中實時采集考試人員的三個不同方位的正面人臉圖像，從圖像中檢測到人臉區(qū)域，再對圖像中的人眼進行幾何定位，通過特征提取對圖像進行降維之后再進行考試人員人臉確認(rèn)。經(jīng)實驗驗證本系統(tǒng)算法簡單，眼睛定位準(zhǔn)確，識別率較高，適用于無人監(jiān)考系統(tǒng)。 本系統(tǒng)包括視頻捕獲模塊，人臉檢測模塊，特征提取模塊及人臉識別模

2、塊。論文首先介紹了幾種常用的人臉識別方法，并對它們的優(yōu)劣性進行了對比分析。再對各模塊的實現(xiàn)進行了研究。 視頻捕獲利用了微軟開發(fā)工具VC++提供的VFW(Video For Windows)數(shù)字視頻軟件包，它能夠靈活的實現(xiàn)從模擬視頻采集數(shù)字視頻信號，并將其以BMP格式存儲到文件中進行后續(xù)處理。在人臉檢測時，文中首先利用直方圖對采集到的圖像灰度進行預(yù)處理，使圖像變得清晰。再利用膚色模型進行膚色分割，將膚色與背景區(qū)分開來。最后利用眼睛

3、具有臉部最大復(fù)雜度的特點找到眼睛的幾何位置。鼻子的位置可根據(jù)眼睛的位置輕易地找到。由于通常得到的圖像空間維數(shù)都非常高，為了對圖像進行降維，文中詳細(xì)介紹并使用了傅里葉變換方法。通過傅里葉變換對檢測到的眼睛和鼻子進行特征提取，圖像的維數(shù)大大降低，計算復(fù)雜度的降低使之可以很好地應(yīng)用于實時系統(tǒng)。最后通過計算特征向量在空間中的幾何關(guān)系進行人臉識別。 本課題最后完成了一個實時的無人監(jiān)考系統(tǒng)，并通過實驗對系統(tǒng)的性能進行了分析。實驗證明該系統(tǒng)速