基于人脸识别的考勤系统设计与肤色模型研究

"该资源是一份关于人脸定位和基于人脸识别考勤系统的复习资料，涵盖了人脸检测、肤色模型构建以及考勤系统设计等知识点。" 详细知识点： 1. 人脸定位：在人脸检测后，需要进一步精确地定位人脸区域，以减少误检和不准确的检测结果。这通常涉及预处理步骤，包括图像增强和肤色建模，以确保识别出的人脸更加准确。 2. 基于YCbCr的混合高斯肤色模型：在肤色建模中，通过将像素点转换到YCbCr色彩空间，统计Cb'和Cr'的色度分布，并利用高斯模型N(M,C)来表示肤色。参数M和C通过对样本人脸皮肤进行统计得到，其计算公式如描述中所示。 3. 非线性分段变换：为了更准确地识别肤色，系统应用非线性变换将像素点映射到一个利于肤色分析的空间，有助于区分肤色像素和其他颜色像素。 4. Adaboost算法：在人脸检测阶段，Adaboost算法被用来从视频流中实时检测人脸，这是一种强大的特征选择和分类算法，能有效识别复杂背景中的人脸。 5. 图像预处理：为了提高人脸识别的精度，包含人脸的图像会进行预处理，如灰度化和归一化，以减小光照变化对识别的影响。 6. 肤色建模：通过统计和归一化色度分布，建立肤色模型，有助于过滤掉非肤色区域，进一步精确定位人脸。 7. Camshift算法：在人脸定位后，Camshift算法用于跟踪定位到的人脸，即使人脸在画面中移动，也能保持追踪。 8. 光照变化处理：针对人脸图片的光照变化，提出了一种新方法，包括区分光照强度和角度变化，使用灰度归一化降低对光照强度的敏感度，以及用5个基本点光源来近似光照条件，重构标准光照图，以提高光照条件下的人脸识别性能。 9. 考勤系统设计：基于人脸识别的考勤系统是研究的重点，它利用实时视频流进行人脸检测和识别，确保员工签到的准确性。 10. 学术诚信声明：论文作者承诺所有研究工作均为原创，未引用他人成果且已明确标注，同时也同意学校对学位论文的使用和保留权。 11. 论文摘要：随着科技发展，基于生物特征的考勤系统成为研究热点。本文设计的考勤系统通过实时视频流进行人脸检测，采用肤色建模和光照变化处理方法，提升了识别的精确度和系统的实用性。