人脸识别毕业设计方案

下载后可任意编辑人脸识别毕业设计方案下载后可任意编辑信息科学与技术学院毕业论文下载后可任意编辑课题名称： 基于特征识别的人脸检测系统学 院：信息科学与技术学院完成日期：二○一七年五月十九日下载后可任意编辑摘 要我的毕业设计题目是基于特征的人脸检测系统，这个系统不仅仅能够检测人脸，还具有识别人脸的功能。检测人脸检测部分的算法采纳的是于仕祺老师的 LBP 特征加 Gentle AdaBoost 分类器相结合的算法，提取识别特征部分的算法采纳的是Google 在 2024 年提出的基于深度学习策略的一种人工神经网络 FaceNet，较为新颖，其准确率高，在光照不足，姿态和表情变化剧烈时仍能保持稳定，具有很强的鲁棒性。该系统的界面使用 MFC 编写，在具体实现中了应用了多线程编程技术实现了一个简单的生产者消费者模型，从而提高了系统的识别效率，另外，对人脸的识别模块 还 使 用 了 Python ， C++ 混 合 编 程 技 术 引 入 了 Google 的 开 源 深 度 学 习 框 架Tensorflow 作为对 FaceNet 的具体实现，数据库使用的是 SQL Server2024，连接数据库使用的是微软公司的 ADO 组件。该系统主要有信息采集模块和实时监控模块两个部分，前者完成对任务样本的信息采集工作，后者完成在实时监控的情况下对出现在画面中的人脸进行检测和识别，检测部分的速度可以达到 40~60 的 FPS，识别部分由于计算量较大，只能达到 2~5 的 FPS。该系统经过简单的硬件支持和部署之后，基本可以完成在实际场景中的简单应用，具有一定的学术讨论和实际应用价值。关 键 词：人脸检测；人脸识别；机器学习；Tensorflow；实时监控I下载后可任意编辑ABSTRACTThe topic of this graduation project is Face Detection System based on characteristics which achieves the face detection and face recognition two functions. The algorithm of face detection part uses a kind of enhanced algorithm based on LBP feature and Gentle AdaBoost classifier proposed by ShiQi Yu,the algorithm of extracting face feature used in recognition part uses a kind of manual neural network FaceNet based on deep learning strategy proposed by Google in 2024.FaceNet has reached high arruracy and it is robustness to the...