基于OpenCV的实时人脸识别技术研究与应用

"本文主要探讨了基于OpenCV的实时人脸识别系统的研发，作者吴延峰在导师焦嵩鸣副教授的指导下，完成了这项工学硕士的学位论文。该研究关注人脸识别技术，特别是人脸检测和跟踪，这对于理解和应用该技术至关重要。" 人脸识别是一项结合了图像处理、模式识别和计算机视觉的多学科交叉技术，近年来受到了广泛的关注。人脸检测是人脸识别的第一步，其目的是在复杂的图像背景中定位出人脸的位置，并确定其尺寸。准确的人脸检测对于后续的人脸识别至关重要，因为它为后续处理提供了丰富且精确的面部信息。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，被广泛用于图像处理和计算机视觉任务，包括人脸识别。 在实际应用中，人脸识别面临诸多挑战，如光照变化、遮挡、饰物的影响、人物的姿态和表情变化等，这些都可能对人脸检测造成干扰。因此，设计一个能够在各种条件下稳定运行的实时人脸识别系统成为了一个重要的研究课题。吴延峰的硕士论文正是针对这一问题展开，研究如何利用OpenCV库来实现高效且准确的实时人脸识别。 论文中的主要内容可能包括对OpenCV库的深入分析，以及如何利用其提供的功能进行人脸检测算法的实现。这可能涉及到Haar特征级联分类器、Adaboost算法等经典方法。此外，论文还可能探讨了人脸跟踪技术，即在检测到人脸后，如何在连续的视频帧中持续跟踪人脸，以适应人脸位置和姿态的变化。 作者可能还探讨了如何优化算法以适应实时性要求，包括计算效率的提升和内存管理策略，以及如何处理上述提到的各种挑战，如遮挡和光照变化。此外，论文可能还包括实验设计，通过对比测试和性能评估，验证所提出系统的有效性。 最后，论文的原创性声明和使用授权书确认了作者对该研究工作的所有权和华北电力大学对此研究成果的所有权。这意味着作者承诺其论文中的工作是原创的，并同意研究成果归属于华北电力大学。 这篇硕士学位论文深入研究了基于OpenCV的实时人脸识别系统，涵盖了从理论到实践的多个层面，对于理解人脸识别技术以及如何在实际应用中克服挑战具有很高的参考价值。