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實用文檔基于OpenCV的人臉識別系統(tǒng)文檔信息關(guān)于論文中的畢業(yè)論文"的參考范文。Doc-016TN0,doc格式,正文3030字。質(zhì)優(yōu)實惠,歡迎下載!作為歷史學(xué)畢業(yè)論文科目,編寫學(xué)士學(xué)位論文、本科畢業(yè)論文或發(fā)表期刊、評初級職稱的參考文獻;提供作寫作參考,解決學(xué)術(shù)論文怎么寫及格式等相關(guān)問題。目錄 1 1搞要 1關(guān)鍵字:識別系統(tǒng)視頻識別OpenCV 2 2 2 5正文基于OpenCV的人臉識別系統(tǒng)搞要摘要:本文針對課題要求,將VisualC++作為開發(fā)工具,在開源計算機視覺平臺OpenCV上進行大量的研究和測試,所涉及的內(nèi)容有:視頻圖像的采集、人臉圖像的預(yù)處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理、人臉定位和經(jīng)典的AdaBoosting算法等。進而為研究人臉識別技術(shù)提供參考依據(jù)1研究背景2視頻識別功能詳細設(shè)計基于Haar特征的人臉檢測算法。本系統(tǒng)開發(fā)過程中使用的人臉檢測算利用Haar特征分類器實現(xiàn)人臉識別,其特點主要表現(xiàn)為檢測速度快,性能好,實現(xiàn)流程如圖1所示:統(tǒng)中使用的人臉檢測算法上。基于Haar特征的人臉檢測算法是最近幾年被是數(shù)字圖像的一種表示方法,對(x,y)點處的像素值,代表所有左上角像Adaboost算法。本系統(tǒng)中所涉及到的Haar分類器方法,包含了Adaboost算法,從本質(zhì)上說,我們對Haar分類器進行探討,實際上應(yīng)用Boosting算法,在Haar分類器中,用到了AdaBoost算法,在底層的特用的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不是同一套,Haar分類器,它建立了boost篩選式級聯(lián)第一步是將待檢測圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。第二步是通過灰度圖像得到積MFC設(shè)置在對運動目標進行檢測的過程中,通常情況對實時性要求比較高。一般的視頻采集多為20-30f/s(幀/秒)的速度。所以在創(chuàng)建MFC圖像灰度化處理。通過增強圖像中的有用信息,對圖像中的視覺效果進直方圖均衡化。對于圖像來說,直方圖作為最基本的統(tǒng)計特征,通常情通過直方圖來反映,并且可以通過變換圖像對直本文針對課題要求,將VisualC++作為開發(fā)工具,在開源計算機視覺AdaBoosting算法等。在目前環(huán)境下,盡管人們對人臉識別系統(tǒng)進行深入?yún)⒖嘉墨I:年12月.2003:849-859.程,:98.真,2004:2
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