基于Python和openCV的人脸识别研究与实现.docx

基于Python和openCV的人脸识别研究与实现学院：专业：姓名：指导老师：计算机学院网络工程万逸杰学号：职称：160205106303林开荣教授中国·珠海二○二一年五月北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业设计诚信承诺书本人郑重承诺：本人承诺呈交的毕业设计《基于Python和openCV的人脸识别研究与实现》是在指导教师的指导下独立开展研究取得的成果文中引用他人的观点和材料均在文后按顺序列出其参考文献设计使用的数据真实可靠。本人签名：日期：年月日基于Python和openCV的人脸识别研究与实现摘要人脸识别技术(FaceRecognitionTechnology)是对输入的图像或者视频进行判断是否存在人脸若存在人脸则获取该人脸的特征数据计算特征值并将人脸数据与已有的人脸数据进行比较从而得出该人脸的身份信息。人脸识别技术相对于其他生物特征识别技术而言具有更加快捷方便的特性用户不需要特意或者直接与设备接触设备便可自行获取数据。但同时人脸识别技术和其他生物识别技术相比更容易被环境的因素干扰从而出现错误需要人为干预以及大量的数据支撑。目前人脸识别技术在国内外的各中环境中都被广泛使用。关键词：人脸识别；生物特征识别技术；特征值ResearchandimplementationoffacerecognitionbasedonPythonandopencvAbstractFacerecognitiontechnologyistojudgewhetherthereisafaceintheinputimageorvideo.Ifthereisafacethefeaturedataofthefacewillbeobtainedthefeaturevaluewillbecalculatedandthefacedatawillbecomparedwiththeexistingfacedatatogettheidentityinformationoftheface.Comparedwithotherbiometrictechnologiesfacerecognitiontechnologyismoreconvenientandfast.Usersdonotneedtocontactwiththedeviceintentionallyordirectlyandthedevicecanobtaindatabyitself.Butatthesametimecomparedwithotherbiometrictechnologyfacerecognitiontechnologyismorevulnerabletoenvironmentalinterferenceanderrorswhichrequireshumaninterventionandalargenumberofdatasupport.Atpresentfacerecognitiontechnologyhasbeenwidelyusedinvariousscenesathomeandabroad.Keywords:Facerecognition;biometrics;eigenvalues目录1前言11.1本设计的目的、意义及应达到的技术要求11.2本设计在国内外的发展概况及存在的问题11.3本设计应解决的主要问题22本设计22.1各功能介绍32.1.1主界面32.1.2数据收集及训练42.1.3人脸识别42.1.4删除数据、查询数据52.1.5管理员登录登出以及修改密码52.2设计原理及方案选择62.2.1人脸识别技术62.2.2本设计使用的haar分类器72.2.2.1haar-like特征72.2.2.2haar特征计算--积分图82.2.2.3特征值计算92.2.2.4级联分类器102.2.3LBPH训练识别113环境搭建124系统设计与实现144.1程序设计144.2数据收集训练144.3人脸识别164.4数据删除、查询184.5管理员登录、登出和密码管理194.6主程序页面204.7程序打包214.8遇到的问题及解决214.9存在问题和改进方向224.9.1人脸识别的技术224.9.2程序中存在的问题225系统测试235.1程序启动235.2功能测试2