1、的视频人脸识别系统的设计与实现 目录 摘要 Abstract 目录 序言 人脸识别的背景介绍 人脸识别国内外发展状况 人脸识别研究的意义 人脸识别的技术应用 主要章节内容和章节结构 本章小结 人脸识别系统的技术框架和功能模块 OpenCV简介 人脸识别的功能模块 人脸识别的技术框架 本章小结 人脸识别的方法 人脸识别算法原理 常用人脸识别方法 基于神经网络的人脸识别方法 本章小结 人脸检测核心算法 人脸检测算法在人脸识别中的作用 人脸检测算法 AdaBoost算法 本章小结 原型系统实现西北大学本科毕业论文 系统模块划分 模块实现 系统运行流程图………………………………………………………… 系统的功能界面 实验结果及分析 本章小结 总结与展望 参考文献基于OpenCV的视频人脸识别系统的设计与实现 序言 人脸识别的背景介绍 近几年来，已开发。

2、boratoryandthedormitorysafetymanagementneeds, establishesaframeworkforvideobasedfacerecognitionbasedonOpenCV,which cancompletereal-timefacerecognitionandidentitybasedonvideoidentification （）DesignofafastfacedetectionalgorithminvideobasedonOpenCVFace detectionisthepreconditionoffacerecognition,thispaperusesOpenCVfastface detectionalgorithmtolocatefaceinvideoimageandextractionbasedonThedesign useapplicationofOpenC。

3、到世纪Viola基于AdaBoos像，采用一定的策略对其进行搜索以确 定其中是否含有人脸，如果是，则返回人脸的位置、大小和姿态，接着对人脸 进行识别。

它是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题。

同时，人脸检测要走 向实际应用，精度和了 一个新的水平，为我国生物识别技术在安防领域的应用打下了坚实的基础。

&nb脸识别和身份认定 （）设计了基于OpenCV的视频人脸快速检测算法。

人脸检测是人脸识别的 前提，本文采用基于OpenCV的快速人脸检测算法实现视频图像中人脸的快速定 位和提取 （）设计了基于AdaBoost算法的视频人脸识别方法。

应用AdaBoost算法 实现了针对视频流的快速人脸定位和身份识别，能够实现实时身份认定。

系统基于NET平台设计，使用C++语言进行实现，完成了基于视频的。

4、toprovidestrongsupport,basedonNETplatformdesign （）DesignofvideobasedfacerecognitionmethodbasedonAdaBoost algorithmApplicationofAdaBoostalgorithmforfastfacelocationandrecognition ofvideostream,whichcanrealizereal-timeidentification SystembasedonNETplatformdesign,implementationiscarriedoutusingC++ language,completedthereal-timefaceidentityrecognitionbasedonvideo KeywordFacedetectionOpenCVFacerecognitionC++基于OpenCV。

5、onandthestabilityandvisibility,theface,thealgorithmresearchand systemapplicationsoffacerecognitionisthemostwidely,accordingtothe laboratoryanddormitorysafetymanagementneedsofthecampus,designedand implementedAfacerecognitionsystembasedonOpenCVinsurveillancevideo, developmentlanguageisC++,themaincontentofthisthesisincludes （）Constructedthetechnicalframeworkforvideobasedfacerecognitionbased onOpenCVAccordingtothela。

6、2913>在Ber-tillon的t 算法的人脸检测器的发表[]，人脸检测的速度才得到了实质性的提高，该算法的 发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展。

按照人脸识别的自动化程度， 人脸识别的发展经历了以下三个阶段 第一阶段速度是亟需解决的两个关健问题[]，自世纪年代以来， 人脸检测的精度得到了大幅度的提高，但是速度却一直达不到应用系统用户满 意的程度，为此研究者们付出艰辛的努力，直到世纪Viola基于AdaBoos像，采用一定的策略对其进行搜索以确 定其中是否含有人脸，如果是，则返回人脸的位置、大小和姿态，接着对人脸 进行识别。

它是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题。

同时，人脸检测要走 向实际应用，精度和了 一个新的水平，为我国生物识别技术在安防领域的应用打下了坚实的基础。

&nb脸识别和身份认定 （）设计了基于OpenC。

参考资料：

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