基于OpenCV的实时人脸识别系统开发与应用

"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，完成了这一工学硕士项目。该论文涵盖了从人脸检测、跟踪到识别的全过程，并针对识别阶段的准确性进行了优化。" 本文详细阐述了人脸识别技术的发展和现状，特别是针对fr-e800系列变频器的应用。作者首先回顾了国内外人脸检测识别技术的历史和当前挑战，指出在人脸检测、跟踪和识别过程中的技术难点。在接下来的章节，作者深入剖析了用于人脸检测、跟踪和识别的关键算法，包括理论分析和相应的改进措施。特别是在识别阶段，由于函数返回的置信参数可靠性不足，作者提出通过计算图像间的相关误差系数和调整匹配函数来提升匹配的精确度。 论文的核心在于第五章，作者构建了一个基于视频的实时人脸检测跟踪识别系统。这个系统利用VS2010和Intel的OpenCV库实现，能够对视频流中的人脸进行实时检测和跟踪，并通过与人脸库的比对来确定目标人脸的身份。OpenCV是一个强大的机器视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务，为本项目提供了坚实的技术支持。 在系统开发过程中，作者对人脸检测、跟踪和识别三个模块进行了独立的代码编写和功能实现，然后将这些模块整合在一起，形成一个完整的系统。实验结果表明，该系统能够在视频图像中有效地检测和跟踪人脸，并能准确地进行身份识别。 这篇论文的创新点在于其对现有算法的改进以及实际系统构建，不仅在理论上有所贡献，还在实践中验证了技术的有效性。同时，它也强调了知识产权和成果归属问题，表明华北电力大学对该研究的所有权，并承诺不会以其他单位的名义发表研究成果。 该硕士学位论文全面探讨了基于OpenCV的实时人脸识别系统，从理论到实践，从算法设计到系统实现，都体现了作者在人脸识别领域的深入理解和扎实技术能力。这项工作对于推动人脸识别技术的进步，尤其是在工业应用如fr-e800系列变频器上的应用，具有重要的参考价值。