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《基于人臉識別考勤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要隨著科技的發(fā)展，智能化的考勤系統(tǒng)在企事業(yè)單位越來越被廣泛使用，尤其是基于人體生物特征識別的考勤系統(tǒng)更是研究的熱點。本文是采用基于實時視頻流的人臉識別技術(shù)設(shè)計的考勤系統(tǒng)。本系統(tǒng)首先提出一套用于精確提取人臉區(qū)域的方法流程。通過Adaboost算法對視頻流中的人臉進行實時檢測，然后對包含人臉的視頻幀進行圖像預(yù)處理和膚色建模來精確定位人臉，最后使用Camshift算法對定位的人臉進行跟蹤。接著，本系統(tǒng)針對定位得到的人臉圖片的光照變化提出了一種新的處理方法。一、將光照變化分為光照強度和光照角度變化；
2、二、用灰度歸一化預(yù)處理降低對光照強度的敏感度；三、用5個基本點光源近似表示人臉識別應(yīng)用中的光照條件，估計輸入圖像最近似的光照條件，據(jù)此提出了“最近光照比圖像”的概念，重構(gòu)標準光照圖像，降低光照角度的影響。對光照估計和重構(gòu)的人臉圖片建立嵌入式隱馬爾可夫模型(EHMM)，提取它的觀察向量并同數(shù)據(jù)庫中的訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)進行最大似然估計，確定人臉身份。最后，實現(xiàn)了基于人臉識別的原型考勤系統(tǒng)，它實現(xiàn)了員工考勤信息的自動錄入、管理等功能。通過對這個原型系統(tǒng)的改進來滿足不同的應(yīng)用需求。關(guān)鍵字：人臉識別最近光照比圖像
3、AdaBoostEHMM考勤系統(tǒng)基于人臉識別考勤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)AbstractAbstractWiththedevelopmentoftechnology,attendancesysteminenterprisesandinstitutionsisincreasinglyandwidelyused,especiallythebodybiometricattendancesystemwhichisverypopular.Inthispaper,facerecognitionbasedonreal-
4、timevideostreamingdesignedforattendancesystemisadopted.Firstofall,thesystemproposedasetofprocessesusedtoaccuratelyextractthefaceregion.first,usethealgorithmofAdaBoosttodetectfaceimageinrealtime.Andthenthroughthepreprocessingofvideoframesandcolormodeli
5、ngswhichcombinethefaceimagestoaccuratelylocatetheface.Finally,useCamshifttrackthelocatedface.Then,anewprocessingmethodispresentedagainstthelightconditionsoffaceimages.First,dividetheilluminationvariationintotheprocessoflightintensityandtheprocessofill
6、uminationangle;Second,usethepreprocessingofgraynormalizationtoreducethesensitivityofthelightintensity;Third，usefivebasicpointlightsourcetoapproximatethelightconditionsoffacerecognitionapplicationandinputthemostclosestlightconditionsoffaceimages.Basedo
7、nthis,theconcept“closestilluminationratioimage(CIRI)”isproposedwhichisdesignedtoreconstructstandardfaceimagesandreducetheeffectofilluminationangle.EstablishembeddedhiddenMarkovmodel(EHMM)forlightestimationandreconstructedfaceimage,andthenextractitsobs
8、ervationvectorandcomparemaximumlikelihoodestimationtothetraineddatawhichareinthedatabasetodeterminetheidentityoftheface.Finally,achievedprototypeattendancesystembasedonfacerecognition,Itcompletesautomaticinputofemployee'sattendanceinformation,
