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人脸识别系统及设计和实现
资料介绍
本文研究并实现了一个基于静态图像的人脸识别系统。该系统包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分。图像采集部分通过DirectShow对摄像头中的图像进行采集。图像预处理部分通过图像的灰度变换进行预处理。人脸检测定位部分通过Adaboost算法对图像进行训练，对人脸进行检测，并将检测到的人脸分离出来。特征提取和识别部分，首先用主成分分析（PCA）算法对人脸图像进行特征提取，然后使用粗糙集对人脸特征进行降维，最后由于支持向量机（SVM）具有适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等优点，因此再用sVM进行分类识别
本文设计的系统是基于Visual Studio 2010开发环境以及机器视觉库OpenCV。
关键词：人脸识别；图像预处理；Adaboost；特征提取；PCA；SVM；OpenCV
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 人脸识别系统及设计和实现.pdf | 10M |
全部评论(1)
2019-05-15 13:40:02风又见云
文档内容很全面详实