肤色肤色在人脸识别考勤系统中的应用

"基于肤色的人脸检测及识别研究" 本文深入探讨了基于肤色的人脸检测技术及其在人脸识别中的应用，特别是针对考勤系统的具体实现。作者王红在硕士论文中，详细分析了人脸识别技术的原理和评价标准，并概述了该领域国内外的研究进展。人脸检测作为人脸识别系统的基础，其目标是确定图像中是否存在人脸并定位其位置和大小。这一过程通常涉及肤色聚类，文中对比了YCbCr和HSV色彩空间中肤色模型的表现，选择合适的肤色模型来提取人脸区域。 在人脸检测阶段，论文提出了一种基于肤色的检测方法，结合二值化图像直方图统计，有效地标识出人脸区域。这种方法对于提高后续人脸识别的准确性和效率至关重要。而在人脸识别环节，论文采用了水平和垂直积分投影技术进行初步定位，再通过归一化的RGB色彩空间信息来精确确定局部器官特征点。通过这些特征点构建的人脸特征向量，使用加权相似度算法进行身份匹配。 实验结果显示，这种方法具有高识别率、快速识别速度和计算简单的优点，非常适合应用于考勤系统中。通过摄像头捕获的正面人脸图像，提取特征点构成特征向量，与数据库中预存的特征向量对比，可以准确地判断人员身份，从而实现考勤管理。 关键词：人脸检测、肤色分割、积分投影、特征提取、人脸识别 这篇硕士论文不仅提供了基于肤色的人脸检测的理论框架，还给出了实际应用案例，为相关领域的研究和开发提供了有价值的参考。通过深入理解肤色在人脸检测中的作用，以及如何利用积分投影和特征提取技术优化人脸识别，读者能够掌握这一技术的核心要素，并可能将其应用于其他相关领域。