人脸识别考勤系统设计与实现——基于Adaboost与Camshift算法

"这篇文档是一篇关于基于人脸识别的考勤系统设计与实现的学位论文，作者为齐礼成，指导教师为牛海军教授，属于计算机系统结构学科领域。论文介绍了如何利用实时视频流进行人脸识别，重点包括人脸检测、预处理、肤色建模、人脸跟踪以及光照变化处理等技术。" 在人脸识别考勤系统中，二值化图的阈值调整是一个关键步骤，它直接影响着人脸检测的准确性和效率。二值化是将图像转化为黑白两色调的过程，通过设定一个阈值，像素值高于这个阈值的点被设置为白色，低于阈值的点被设置为黑色。阈值的选择直接影响到图像的对比度和细节表现，对于光照变化大的场景，合适的阈值调整能够减少噪声，提高人脸识别的准确性。 论文中提到的Adaboost算法是一种人脸检测方法，它通过组合多个弱分类器形成强分类器，能够在复杂背景下有效地识别出人脸。Adaboost通过迭代优化过程，挑选出对人脸检测最有区分力的特征，提高了检测的鲁棒性。 图像预处理和肤色建模是人脸定位的关键。预处理通常包括去噪、平滑和灰度化等步骤，目的是增强人脸特征，减少非人脸区域的干扰。肤色建模则是利用人类肤色的统计特性，筛选出可能包含人脸的区域，有助于更准确地框定人脸位置。 Camshift算法是一种颜色跟踪方法，用于在连续的视频帧中持续追踪已检测到的人脸。它基于光流法，通过自适应地更新颜色直方图来实现目标的跟踪，即使在轻微的人脸姿态变化或背景干扰下也能保持稳定。 对于光照变化的处理，论文提出了独特的策略。首先，将光照变化分为光照强度和光照角度两个方面，分别处理。其次，通过灰度归一化减少光照强度变化的影响，确保图像在不同光照下的相对一致性。最后，利用5个基本点光源模型来近似实际光照条件，并定义“最近光照比图像”，以重构标准光照图，从而增强人脸识别在各种光照环境下的性能。 这篇论文深入探讨了基于人脸识别的考勤系统的关键技术，包括人脸检测、预处理、肤色建模、跟踪以及光照补偿，为实际应用提供了理论基础和技术参考。