OpenCV中的人脸检测技术与实时人脸识别系统

"这篇资源主要讨论的是在OpenCV框架下设计和实现检测器，特别是针对人脸识别的应用。文章指出OpenCV支持使用Haar特征和LBP特征进行目标检测，这两种方法适用于多种面部特征如人脸、眼睛、嘴巴等的识别。OpenCV提供预训练的分类器XML文件，包括用于正面人脸检测的haarcascade_frontalface_atl.xml等，用户可以通过load函数加载这些文件以实现不同目标的检测。为了提高图像对比度和减少光照影响，建议在检测前进行直方图均衡化处理，并可能需要调整图像大小以加速检测速度。论文还提到了一个基于OpenCV的实时人脸识别系统的研究和实现，由吴延峰在2015年完成，属于控制理论与控制工程领域，由焦嵩鸣副教授指导。" 本文详细阐述了OpenCV库在目标检测，特别是人脸识别领域的应用。OpenCV提供了两种关键的技术，即基于Haar特征和LBP特征的分类器，用于训练检测器。这些检测器可用于检测正面人脸以及眼睛、嘴巴等其他面部特征。值得注意的是，虽然自定义分类器的训练过程通常耗时，但OpenCV为用户提供了预先训练好的XML模型，例如haarcascade_frontalface_atl.xml，可以快速加载并直接应用于人脸检测。这些XML文件包含了描述特定目标特征的Haar特征值。 在进行检测之前，为了提升检测效果，可以对图像进行预处理，例如执行直方图均衡化，这有助于增强图像对比度，减少光照变化带来的影响。此外，缩小原始输入图像尺寸可以有效加速检测过程，尤其在实时视频流中，这样的优化尤为必要。 这篇硕士学位论文由吴延峰撰写，他于2015年在华北电力大学攻读硕士学位，导师为焦嵩鸣副教授。论文研究的重点是一个基于OpenCV的实时人脸识别系统，旨在实现高效且准确的面部识别。根据华北电力大学的规定，作者承诺论文为原创作品，并同意研究成果归学校所有，不允许以其他单位名义发布。