基于EmcuCV系统的人脸检测程序

基于EmguCV的人脸识别的方法即在WinForm平台上的人脸识别系统...

前言

文章对基于EmguCV的人脸识别的方法即在WinForm平台上的人脸识别系统进行了研究，主要内容包括：对摄像头获取回来的彩色图像进行灰度变换、降噪和图像的均衡化处理；采用Haar特征对图像进行人脸检测；通过使用实验测试LBP人脸识别算法对处理后的图像在不同光照环境下的识别率；对该系统的人脸训练和数据存取进行简单描述，并在VS2010平台设计编译人脸识别软件运用EmguCV实现调用设备人脸检测识别。通过对LBP人脸识别器的反复实验，发现光照越不均匀，识别器的识别速度有所下降，但仍具有较高的稳定性和识别率。通过VS2010平台的设计编程简化了代码，提高了容错率，成功实现直接调用设备进行人脸检测，并添加语音互动系统，进一步提高人机交互能力。EmguCV图像处理库的人脸识别系统通过摄像头捕捉图像进行人脸检测和人脸识别，如在一定的时间内未能识别出检测捕捉到的人脸，系统便会通过消息框询问是否进行人脸训练并填入相关信息。完成添加信息，系统就会自动记录所检测的人脸以及相关信息，并进行人脸重新检测和识别。本系统可以与人机交互平台相结合，通过机器视觉更好的实现人体脸部的追踪定位，提高识别准确率。

基于EmcuCV的人脸检测系统软件部分代码展示图：



人脸识别是通过对人体脸部的特征信息进行对比识别的技术，通过摄像头采集人脸图像或视频流，自动检测和跟踪，进而对检测图像进行比对识别的系列相关技术。人脸识别在实际工作中会受到光照、人的脸部表情和姿势等因素影响,因而在交互的过程中对用户进行人脸检测和精准的识别，能大大提高系统的交互性能。基于EmguCV的人脸识别系统主要由以下几个部分组成：图像采集预处理、人脸检测、人脸识别、人脸训练及人脸特征提取。

基于EmcuCV的人脸检测系统软件界面展示图：







文章对基于EmguCV的人脸识别的方法即在WinForm平台上的人脸识别系统进行了研究程序，对摄像头获取回来的彩色图像进行灰度变换、降噪和图像的均衡化处理；采用Haar特征对图像进行人脸检测；通过使用实验测试LBP人脸识别算法对处理后的图像在不同光照环境下的识别率；对该系统的人脸训练和数据存取进行简单描述，运用VS2010平台的C#语言编程，简化代码，提高容错率，成功实现直接调用设备进行人脸检测，并创新加入语音互动系统，实现提高人机交互能力，能够在多个环境下应用，使得人脸识别技术应用在更广阔的领域。

（此篇推文的文字内容与视频均为原创，转载请标明出处，谢谢！）

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