文件名称：色彩平衡彩-信号与系统——保研复习资料
文件大小：2.32MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-27 13:10:15
人脸识别 考勤系统
第六章 总结与展望 近年来，基于人脸识别的门禁考勤越来越得到重视，成为模式识别与计算机 视觉领域十分活跃的研究课题。由于现在的门禁和考勤都向智能化方向发展，也 就是取代传统的人工模式，用更先进的机器控制。为了增强系统的鲁棒性，在复 杂背景下人脸的检测、定位、跟踪与人脸识别就成为较难攻克的课题。 文本在研究和分析了相关工作的基础上，对目标的检测算法和人脸检测、跟 踪算法进行了深入的研究。重点讨论了在复杂背景下的门禁考勤系统中，利用什 么算法可以快速准确的发现人脸，然后利用什么模型和什么算法可以对人脸精确 区域进行提取并且进行人脸实时跟踪，最后通过什么识别算法来进行人脸识别并 将识别结果做详细的记录。 现将论文工作总结如下： 1、综述了基于人脸识别的考勤系统的应用背景和国内外研究现状。完成了以 人脸检测、定位、跟踪、识别以及数据库设计为主体的人脸识别考勤系统的设计 与实现。通过 AdaBoost 人脸检测算法、Camshift 人脸跟踪算法、基于肤色的人脸 定位模型、光照估计和图像重构的 EHHM 人脸识别算法以及数据库相结合实现本 系统。 2、对人脸检测的三大类方法做了介绍，详细研究了 AdaBoost 人脸检测算法 和 Camshift 人脸跟踪算法，并利用这两种算法实现了人脸检测和跟踪。 3、给出了通过肤色模型来实现人脸定位的具体流程图。详细地讲解了人脸区 域获取过程实现，并提出了一套新的提取人脸区域的方法流程：一、色彩平衡彩 色图片；二、光照补偿平衡后的图片；三、在 YCbCr 色彩空间下建立混合高斯肤 色模型得到似然度图像；四、通过 OTSU 阈值调整后的算法实现图像的二值化； 五、形态学运算去除噪声点和假区域，人脸验证去除假人脸区域；六、进行轮廓 提取得到人脸区域。 4、对提取的人脸图片的光照变化提出了一种新的方法：光照估计和图像重构， 然后详细研究了本文使用的嵌入式隐马尔可夫模型(EHHM)，并给出了 EHMM 的 实现过程。 5、给出了本文的采集模块和管理模块的框图，然后对数据库和界面进行设计， 并进行了系统实现分析。 无论是运动目标检测、目标跟踪还是人脸识别，前人已经已经取得相当大的 成果，但是由于各种不确定因素的存在，人们无法使用一个系统来做到满足所有 场景的检测、跟踪和识别。因此对目标的检测、跟踪和识别还是一个极具挑战的 课题，还需要深入的研究。下面在总结本文不足的基础上，对今后的研究提出一 些建议和设想：