基于python的人脸检测系统设计

基于python的人脸检测系统设计(任务书,开题报告,论文16000字)
摘要
进入21世纪以来，科学技术飞速发展，特别是人工智能和信息科学技术越来越得到人们的重视，其应用领域也涉及方方面面。作为其中很重要的一个分类，身份识别的重要性和发展前景是不容小觑的。人脸检测时这当中最重要也是最基本的一个步骤，在这些年也得到了实质性的进步和发展，在日常生活和公共安全等领域都已经有了广泛的应用，同时也存在急待解决的很多问题和难处。本次设计以Python编程语言为设计基础，利用opencv机器视觉库，设计了基本的人脸检测系统。论文详细介绍了对待研究图像的预处理原理及过程、人脸检测算法的训练过程和检测过程。同时还介绍了所编写的程序的流程和算法。
基于Python的人脸检测系统主要目的是对输入系统的图像进行分析和处理，准确判断其中是否含有人脸，同时对含有人脸的图像中所有人脸的位置和数量进行较为精准的标注。本次设计利用opencv中的基于Haar特征的级联分类器haarcascade_frontalface_default设计了完整的人脸检测系统。在完成设计的基本要求以外，添加了对人脸中眉毛以及嘴角的标注功能，实现了更为完整的人脸检测。
关键词：人脸检测；Python；opencv

Abstract
Since the beginning of the 21st century, the rapid development of science and technology, especially artificial intelligence and information science and technology, has attracted more and more attention from people, and its application fields have also covered various aspects.As one of the important categories, the importance and development prospect of identity recognition should not be underestimated.Face detection as the most important of these is also one of the most basic step, over the years has been substantial progress and development, in the daily life and public security and other fields have a wide range of applications, as well as presses for solution of many problems and difficulties.This design takes Python programming language as the design basis, and USES opencv machine vision library to design a basic face detection system.This paper introduces the principle and process of image preprocessing, face detection algorithm training and detection in detail.The process and algorithm of the program are also introduced. [资料来源：www.THINK58.com]
Face detection system based on Python main purpose is to the input system of image analysis and processing, accurate judgment whether contain among them face, at the same time that contains all the faces in face images to a more accurate location and amount of labeling.This design USES Haar feature based cascade classifier haarcascade_frontalface_default in opencv to design a complete face detection system.In addition to the basic requirements of the design, the function of marking eyebrows and corners of the mouth in the face was added to achieve a more complete face detection.
Keywords：face detection；Python；opencv
 

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目录
第1章绪论    1
1.1 课题研究的背景、目的和意义    1
1.2 国内外研究现状与发展水平    2
1.3 人脸检测研究难点    3
1.4 课题研究内容    4
第2章人脸数据采集及与预处理    5
2.1 图像预处理    5
2.1.1 图像增强    5
2.1.2 图像归一化    6
2.1.3 中值滤波    7
2.2 图像的二值化    7
2.2.1 边缘检测    7
2.2.2 边界跟踪    9
第3章人脸检测方法    10
3.2.1 Haar-like特征和积分图    12
3.2.2 Adaboost算法的训练    13
3.3.3 Cascade级联检测器    14

3.3.4 Adaboost算法检测过程    15
3.4 本设计原理    16
第4章基于opencv的实验及结果分析    17
4.1 opencv概述    17
4.2 集成开发环境搭建    17
4.3 实验及结果记录    18
4.3.1 实验过程记录    18
4.3.2 实验结果    19
第5章基于openmv的实验及结果分析    20
5.1 openmv概述    20
5.2 集成开发环境搭建    21
5.2.1 开发环境搭建    21
5.2.2 开发语言选择    22
5.3 实验及结果记录    23
5.3.1 实验记录    23
5.3.2 实验结果    23
第6章其他方面的人脸检测技术    24
6.1 隐马尔可夫模型（HMM）的人脸检测    24
6.2 基于KL算法的人脸检测    26
第7章总结    29
参考文献    30
致谢    31
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