人臉識(shí)別與檢測(cè)系統(tǒng)答辯

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1、基于ARM的人臉識(shí)別和定位系統(tǒng)姓名：XXX指導(dǎo)教師：XXX2一、關(guān)于人臉識(shí)別二、人臉識(shí)別過程三、人臉識(shí)別技術(shù)四、人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)人臉識(shí)別是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，是人類視覺最杰出的能力之一。最容易被接受的生物特征識(shí)別方式。人臉識(shí)別細(xì)分為兩類：一類是回答我是誰的問題，即辨認(rèn)（Identification）；另一類是回答這個(gè)人是我嗎？即確認(rèn)（Verification）。一.關(guān)于人臉識(shí)別典型應(yīng)用罪犯調(diào)查訪問控制人員考勤重用門票駕駛執(zhí)照人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別的關(guān)系一.關(guān)于人臉識(shí)別二.人臉識(shí)別過程人臉定位輸出結(jié)果比對(duì)識(shí)別特征提取預(yù)處理圖像獲取人臉檢測(cè)人臉特征人臉庫(kù)圖1人臉識(shí)別過程圖三.人臉識(shí)別技術(shù)面部特征提

2、取幾何特征提取統(tǒng)計(jì)特征提取頻率域特征提取運(yùn)動(dòng)特征提取代數(shù)特征提取三.人臉識(shí)別技術(shù)面部特征的模式識(shí)別算法線性判別分析（Fisher線性判別）支持向量機(jī)SVM貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隱馬爾可夫模型及其基本問題人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊模式識(shí)別四.人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)搭建平臺(tái)圖像采集模塊設(shè)計(jì)人臉識(shí)別算法設(shè)計(jì)四.人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)搭建平臺(tái)本文的硬件平臺(tái)采用基于ARM9架構(gòu)的S3C2440嵌入式開發(fā)板。在此基礎(chǔ)上建立起一個(gè)可靠的、穩(wěn)定的嵌入式軟件開發(fā)平臺(tái)。具體工作：定制內(nèi)核、制作根文件系統(tǒng)、移植。四.人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖像采集模塊設(shè)計(jì)本系統(tǒng)主要采用的是OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)和QT圖形庫(kù)，并通過普通的USB攝像頭來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)人臉識(shí)別，

3、準(zhǔn)確率較高，方便易用。使用OpenCV檢測(cè)人臉的流程四.人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖2使用OpenCV檢測(cè)人臉的流程圖開始加載分類器結(jié)束將分類器轉(zhuǎn)化為內(nèi)部格式加載檢測(cè)圖檢測(cè)定位四.人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)人臉識(shí)別算法的設(shè)計(jì)本文采用的是基于Viola-Jones框架的面部識(shí)別算法。提出使用矩形特征法進(jìn)行特征值運(yùn)算，采用感知器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練最佳特征。該算法運(yùn)算速度較快、錯(cuò)誤分類率低、識(shí)別率較高、誤識(shí)率低，適合嵌入式系統(tǒng)。謝謝觀賞服務(wù)理念中的“點(diǎn)點(diǎn)”◆理解多一點(diǎn)真情濃一點(diǎn)◆學(xué)習(xí)勤一點(diǎn)品質(zhì)高一點(diǎn)◆理由少一點(diǎn)效率高一點(diǎn)◆處理問題靈活點(diǎn)工作過程用心點(diǎn)◆對(duì)待同事寬容點(diǎn)互相協(xié)作快樂點(diǎn)放映結(jié)束！敬請(qǐng)各位的批評(píng)指導(dǎo)！謝謝觀看