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基于OpenCV識別庫的面部圖像識別系統(tǒng)的設(shè)計

2014-04-29 00:00:00楊俊彭馨儀馬少天
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年19期

摘 要:本系統(tǒng)采用J2EE技術(shù)并以O(shè)penCV開源計算機視覺庫技術(shù)為基礎(chǔ),實現(xiàn)一套具有身份驗證功能的面部圖像識別信息管理系統(tǒng)。系統(tǒng)使用MySQL數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)支撐,依托于J2EE的穩(wěn)定性和Java平臺的可移植性使得本系統(tǒng)可以在各個操作系統(tǒng)平臺中運行,同時提供在互聯(lián)網(wǎng)中使用面部識別技術(shù)的一套較為完備的解決方案。

關(guān)鍵詞:OpenCV;人臉識別;生物學(xué)特征

引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的深入普及,越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域使用信息技術(shù)產(chǎn)品以提高工作效率和管理水平。但是由于人們隱私信息的保護意識薄弱,出現(xiàn)了許多信息安全的問題。在人們對于信息安全越來越重視的情況下,許多技術(shù)被應(yīng)用到信息安全領(lǐng)域中來。較為先進的技術(shù)有虹膜識別技術(shù)、遺傳基因識別技術(shù)以及指紋識別技術(shù)等。而論文采用的是當(dāng)前熱點的面部圖像識別技術(shù)。

1 系統(tǒng)實現(xiàn)算法及功能分析

1.1 面部圖像的生物學(xué)特征模型的建立

本系統(tǒng)是利用面部圖形的生物學(xué)特征來識別不同的人。由于每個人的面部圖像都有各自的特征但又具有一定的通性,需要應(yīng)用生物學(xué)中相關(guān)知識加以解決。可以利用已有的生物學(xué)測量手段以及現(xiàn)有的算法構(gòu)建人的面部圖像生物學(xué)特征模型(簡稱:面部模型),并應(yīng)用于系統(tǒng)中,面部模型的建立為面部圖像識別的功能提供實現(xiàn)依據(jù)。

1.2 知識特征庫及面部識別引擎的建立

在前述面部模型建立完成后,需要建立相應(yīng)的知識庫以及面部識別引擎方可進行身份的識別。可經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的采集和分析后建立知識庫,并根據(jù)知識庫的特點建立相應(yīng)的識別引擎。此識別引擎對外開放,在本系統(tǒng)中提供其它外來程序的調(diào)用接口,其它系統(tǒng)能夠通過本接口實現(xiàn)識別引擎的調(diào)用實現(xiàn)對于面部圖形的識別,從而達到識別引擎的可復(fù)用性。在技術(shù)條件允許的情況下,提供知識庫的智能訓(xùn)練以及半自動構(gòu)建支持。

1.3 面部圖像的采集與預(yù)處理

本系統(tǒng)中采用了預(yù)留API接口,利用USB圖形捕獲設(shè)備采集數(shù)據(jù)圖像。經(jīng)過USB設(shè)備的捕獲,使用JMF(Java Media Framework)來處理已捕獲的圖像數(shù)據(jù),對捕獲的圖像進行面部圖行檢測和實時定位跟蹤。

1.4 面部圖像識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

本系統(tǒng)中采用J2EE技術(shù)以及前述面部圖像識別技術(shù)實現(xiàn)一套具有身份驗證功能的面部圖像識別信息管理系統(tǒng)。使用MySQL數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)支撐。依托于J2EE的穩(wěn)定性和Java平臺的可移植性能夠使得本系統(tǒng)可以在各個操作系統(tǒng)平臺中運行,同時提供了在互聯(lián)網(wǎng)中使用面部識別技術(shù)的一套較為完備的解決方案。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計及關(guān)鍵功能實現(xiàn)

2.1 圖像預(yù)處理算法實現(xiàn)

其中圖像的灰度化處理用openCV中的cvCvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY)方法實現(xiàn)。

2.1.1 圖像大小歸一化算法實現(xiàn)

2.1.2 圖像的光照歸一化算法實現(xiàn)

2.2 面部圖像識別算法實現(xiàn)

2.2.1 人臉定位算法實現(xiàn)

2.2.2 人臉識別算法實現(xiàn)

3 結(jié)束語

文章主要闡述了基于OpenCV的面部識別系統(tǒng)的主要功能及系統(tǒng)架構(gòu),完成了人臉圖像的自學(xué)習(xí)功能、以及人臉圖像的定位及識別功能,以及面部圖像學(xué)習(xí)引擎、靜態(tài)面部圖像識別引擎、流媒體面部圖像識別引擎的設(shè)計,完成了基于OpenCV的面部識別系統(tǒng)的構(gòu)建。

參考文獻

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[5]趙曉輝.基于改進的分塊LBP人臉識別算法研究[J].昆明理工大學(xué),2012.

作者簡介:楊俊(1991-),男,大二學(xué)生,專業(yè):計算機科學(xué)與技術(shù)。

馬少天(1990-),男,大三學(xué)生,專業(yè):計算機科學(xué)與技術(shù)。

通訊作者:彭馨儀(1979-),女,講師,主要研究方向:人工智能及大數(shù)據(jù)。

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