人脸识别考勤系统设计：基于Adaboost与Camshift的人脸检测与跟踪

"该资源是一份关于人脸识别技术在考勤系统中应用的学术论文，由作者齐礼成在牛海军教授的指导下完成。论文详述了如何设计和实现一个基于人脸识别的考勤系统，涵盖了从人脸检测、预处理到识别的全过程，并涉及到Adaboost算法、肤色建模、Camshift算法以及光照变化处理等关键技术。" 人脸识别技术是近年来在生物特征识别领域中的一个重要研究方向，它在考勤系统中的应用极大地提高了考勤的准确性和效率。论文首先介绍了人脸区域的精确提取方法，利用Adaboost算法进行实时人脸检测，这是一种机器学习算法，能够从复杂的背景中有效地识别出人脸。 接下来，为了进一步定位人脸，论文提到了肤色建模和Camshift算法。肤色建模是通过分析人脸上像素的色彩分布，帮助在图像中找到人脸的位置。Camshift算法则是一种自适应的目标跟踪方法，它能持续追踪在视频流中移动的人脸。 针对光照变化对人脸识别的影响，论文提出了一种创新的处理策略。光照变化分为光照强度和光照角度两个方面，通过灰度归一化减少对光照强度的敏感性，使得图像在不同光照条件下表现一致。此外，论文还引入了5个基本点光源模型来近似实际光照环境，定义了“最近光照比图像”，以此重构标准光照图，提高光照条件下的识别准确性。 在识别阶段，系统利用隐马尔可夫模型（HMM）训练待检测人脸，并使用Viterbi算法来寻找与人脸库中模型匹配度最高的个体，从而实现人脸的识别。识别结果会显示在系统的列表框中，方便用户查看。 这篇论文详细探讨了人脸识别考勤系统的设计与实现，包括关键的图像处理和识别技术，对于理解人脸识别在实际应用中的挑战和解决方案具有很高的参考价值。