基于Python的多目标人脸检测和识别系统研究任务书
2020-04-12 14:07:30
1. 毕业设计(论文)主要内容:
随着信息技术的飞速发展,人脸检测和识别是计算机机器视觉的重要研究领域,视频安全监控系统中通常需要针对多个目标的人脸图像进行检测和识别。
本项目要求使用Python OpenCV工具和机器视觉方法,对监控摄像头采集到的包含多个人脸目标的图像进行分析和处理,检测和定位其中所包含的人脸,并基于人脸特征点构造几何特征向量,具体识别出其中的每一张人脸。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.阐述数字图像处理、机器视觉、人脸检测与识别的基本原理和方法,论述选题的国内外发展现况和研究意义,充分查阅国内外的相关研究成果,分析和研究现有同类系统的工作原理、特点和所存在的问题;
2.在此基础上,针对多目标人脸检测和识别的相关应用需求,围绕多目标人脸检测与识别算法进行研究,以python opencv为研究工具,完成一个多目标人脸检测和识别系统;
3.软件主要功能包括:
a)根据摄像头所采集到的监控视频图像进行分析和处理,实现所设计的多目标人脸检测和识别的算法;
b)系统能实时检测、定位并标注出图像中的每一张人脸;
c)对于所标注出的每一张人脸,构造特征向量,并通过数据库,识别出其中包含的每一张人脸;对于无法识别的人脸,则将其存入数据库进行学习,以便下次识别使用。
4.针对所设计的软件,阐述系统的结构设计、数据设计、算法设计与分析等内容,并在实验、调试和测试的基础上,对所设计的系统的性能和效果进行理论分析和实验测试分析。
5.在此基础上,针对如何进一步提高系统的性能和效果,提出改进意见与见解。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1-2周:完成课题调研、文献阅读和外文翻译,收集相关资料,完成开题报告,进行小组内选题答辩,修改定稿开题报告,并上传开题报告到教务网。
第3-8周:熟悉相关理论知识、设计工具和计算机语言。
完成系统初步设计,完成程序主要模块、算法的设计、编程和相关设计图纸的绘制。
4. 主要参考文献
[1] 郭耸,李常有.人脸检测技术与方法[m].东北大学出版社,2017.[2] fadi dornaika. advances in face image analysis: theory and applications[m].bentham science publishers, 2016.
[3] n soni, p mate. a review on face detection and recognization techniques[j]. international journal of scientific research engineering amp; technology (ijsret), 2017,6(1):63-66.
[4] 王映辉.人脸识别:原理、方法与技术[m].科学出版社,2010.