基于人脸识别的考勤系统设计

"该资源主要探讨了人脸图像匹配和人脸识别技术在考勤系统中的应用。通过一系列实验展示了人脸识别的流程和效果，并提到了基于EHMM的识别方法。实验表明，在不同光照条件下，识别率可能会有所变化，强调了光照条件对识别准确性的影响。此外，论文还介绍了实时视频流中的人脸检测、预处理、肤色建模、定位和跟踪的步骤，以及针对光照变化的处理方法，包括光照强度和角度变化的分离、灰度归一化以及最近光照比图像的概念。该论文还涉及了一个实际的考勤系统设计，该系统能够从实时视频中准确提取和识别人脸。" 详细说明: 1. 人脸图像匹配流程: 图4.13所示的流程涉及了人脸检测、预处理、特征提取和识别四个主要步骤。首先，使用Adaboost算法检测视频流中的人脸，确保在动态场景中能准确找到人脸的位置。接着，进行图像预处理，如去噪和肤色建模，以便更好地定位人脸。然后，通过Camshift算法跟踪人脸，即使在人脸移动时也能保持跟踪。最后，运用EHMM(隐马尔可夫模型)进行人脸识别，以提高识别率。 2. 光照条件对识别率的影响: 实验表明，光照条件是影响人脸识别效果的关键因素。在实验二中，当训练图像数量减少且包含更多光照较暗的表情时，识别率下降至93%。因此，为了提高识别准确性，需要在训练阶段包含各种光照条件下的图像，尤其是光照较暗的情况。 3. 实时人脸识别考勤系统: 论文介绍了一个基于实时视频流的考勤系统，该系统能够实时检测、定位和识别人脸。系统在94%的识别率下运行，显示了其在实际应用中的有效性。在识别界面，系统会显示最大相似度的前三个人的姓名，便于快速确认身份。 4. 系统设计与实现: 该系统采用了Adaboost算法进行人脸检测，通过肤色建模和灰度归一化处理光照变化，以及利用5个基本点光源近似光照条件来重构标准光照图，提高了光照条件变化下的识别稳定性。 5. 学术诚信声明: 论文作者声明其研究成果为原创，未包含他人已发表或撰写过的内容，并承诺对论文的不实之处承担法律责任。同时，论文作者同意西安电子科技大学保留和使用学位论文的相关权利。 6. 摘要概述: 随着技术进步，基于生物特征的考勤系统越来越受到关注。本文提出的考勤系统采用实时视频流中的人脸识别技术，通过一套完整的方法流程实现了精确的人脸检测和识别，有效应对光照变化带来的挑战。