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实用文档基于OpenCV的人脸识别系统文档信息关于论文中的毕业论文"的参考范文。Doc-016TN0,doc格式，正文3030字。质优实惠，欢迎下载!作为历史学毕业论文科目，编写学士学位论文、本科毕业论文或发表期刊、评初级职称的参考文献；提供作写作参考，解决学术论文怎么写及格式等相关问题。目录 1 1搞要 1关键字：识别系统视频识别OpenCV 2 2 2 5正文基于OpenCV的人脸识别系统搞要摘要：本文针对课题要求，将VisualC++作为开发工具，在开源计算机视觉平台OpenCV上进行大量的研究和测试，所涉及的内容有：视频图像的采集、人脸图像的预处理、数学形态学图像处理、人脸定位和经典的AdaBoosting算法等。进而为研究人脸识别技术提供参考依据1研究背景2视频识别功能详细设计基于Haar特征的人脸检测算法。本系统开发过程中使用的人脸检测算利用Haar特征分类器实现人脸识别，其特点主要表现为检测速度快，性能好，实现流程如图1所示：统中使用的人脸检测算法上。基于Haar特征的人脸检测算法是最近几年被是数字图像的一种表示方法，对(x,y)点处的像素值，代表所有左上角像Adaboost算法。本系统中所涉及到的Haar分类器方法，包含了Adaboost算法，从本质上说，我们对Haar分类器进行探讨，实际上应用Boosting算法，在Haar分类器中，用到了AdaBoost算法，在底层的特用的底层数据结构不是同一套，Haar分类器，它建立了boost筛选式级联第一步是将待检测图像转换成灰度图像。第二步是通过灰度图像得到积MFC设置在对运动目标进行检测的过程中，通常情况对实时性要求比较高。一般的视频采集多为20-30f/s(帧/秒)的速度。所以在创建MFC图像灰度化处理。通过增强图像中的有用信息，对图像中的视觉效果进直方图均衡化。对于图像来说，直方图作为最基本的统计特征，通常情通过直方图来反映，并且可以通过变换图像对直本文针对课题要求，将VisualC++作为开发工具，在开源计算机视觉AdaBoosting算法等。在目前环境下，尽管人们对人脸识别系统进行深入参考文献：年12月.2003:849-859.程，:98.真，2004:2

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