OpenCV驱动的实时多人脸跟踪与识别系统研究

本篇硕士学位论文《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》由西安电子科技大学的雷静撰写，专注于人脸识别领域的技术探索。论文背景强调了人脸作为关键的身份标识，在社会交流中的重要性，以及人脸识别技术在理论研究和实际应用中的巨大价值。近年来，随着计算机技术的飞速发展和视频监控需求的增长，彩色图像序列的人脸检测、跟踪与识别技术成为了一个热门研究课题。 论文的核心内容是设计和实现一套基于OpenCV的人脸跟踪识别系统。该系统旨在实现实时、精确的人脸检测和跟踪，同时支持追踪到的人脸图像在服务器端进行身份识别。系统架构被划分为客户端和服务器两大部分。在客户端，论文对传统的CamShift跟踪算法进行了优化，包括形态学处理和引入多个跟踪器，以便更好地应对多人脸的跟踪挑战。 在服务器端，系统采用Eigenface算法对人脸图像进行特征提取和身份识别。Eigenface是一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法，它通过分解人脸图像的特征向量，找到最具区分性的特征来识别人脸。这种技术能够有效地处理大规模人脸数据库，并在ATM机监控系统、门禁系统等安防领域中发挥重要作用。 关键词集中在人脸检测、人脸跟踪、人脸识别和特征脸（Eigenface）方法，以及CamShift技术上，这些都是论文的核心技术基础和研究重点。通过这一系统的构建，作者不仅展示了OpenCV在人脸识别领域的应用能力，也为相关领域的研究者提供了一种实用的解决方案。这篇论文深入探讨了如何利用OpenCV工具进行高效的人脸检测与跟踪，为安防系统的智能化和自动化提供了技术支持。