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人脸识别的考勤系统的设计与实现
资料介绍
系统的选择以Microsoft Visual Studio2010为开发平台，数据库采用SQL Server
2008，在实现人脸识别模块中调用了OpenCV的函数库。按照软件工程方法，对系
统进行需求分析，再进行系统总体设计，最后进行模块的详细设计和数据库设计。
系统分为人脸图像处理和考勤管理两大部分，其中人脸图像处理为系统核心部分。
在此部分设计中，根据本系统的需求选择结合haar 特征的Adaboost算法进行实时人
脸检测，人脸识别是利用基于Gabor小波的方法提取人脸特征，再利用空间主成分
分析法（PCA)进行人脸降维，接着用基于正交特征值的线性判别法（Fisher)来实
现分类，最后结合最近邻域距离判别来完成图像识别。
人脸识别考勤系统主要模块功能均已实现并通过测试。采用结合haar特征的
Adaboost算法来设计和实现人脸检测模块，具有简单可靠，精度高等优点。检测时
直接加载OpenCV函数库中完成训练的分类器，提高了图像检测速度。利用Gabor
小波描述人脸特征不易受光照和几何形变影响，有较好的鲁棒性。人脸识别部分在
FERET人脸库测试中取得了较好的效果，人脸识别中采用改进的Fisher方法比传统
方法识别率有2?4?提高。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 基于人脸识别的考勤系统的设计与实现.pdf | 5M |
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