西安电子科技大学 人工智能学院暑期夏令营科研实践

《基于OpenCV的人脸识别系统》 实践报告

姓 名： XXX 学 校： XXXX 院系班级： XXXXXXXXX 联系方式： XXXX

需要完整工程的程序请联系本人！百度ID：雄风静谧。目录 1 项目背景 ................................................................................................. 1 2 项目目标 ................................................................................................. 1 3 项目方案 ................................................................................................. 2 3.1 人脸采集 ....................................................................................... 2 3.2 人脸训练 ....................................................................................... 3 3.3 人脸识别 ....................................................................................... 4 4 项目调试 ................................................................................................. 6 4.1 采集调试 ....................................................................................... 6 4.2 训练调试 ....................................................................................... 6 4.3 识别调试 ....................................................................................... 7 5 实践总结 ............................................................................................... 8

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1 项目背景 如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的宿舍门禁系统有着十分重要的意义。然而，在日常管理中我们经常会碰到这样的问题：外来人员混入宿舍带来的安全隐患、夏天未带校园卡而在公寓楼前苦等、宿舍出入口必须有人盯守、晚归被困公寓楼外等等。 在当今计算机普及与急剧增长的状况下，应该实施一些高效率的系统，不仅省钱，省事，而且便捷，针对以上情况，十分有必要建立一个全面、高效、人性化、智能的高校宿舍出入管理系统。 因此，做一个人脸识别系统就非常地有必要！ 2 项目目标 本项目拟完成人脸采集、人脸训练和人脸检测与识别的功能。 人脸采集程序主要完成以下功能： 1. 建立新的文件夹：用户根据提示输入自己姓名的简称，程序会在工程目录下建立该用户的文件夹，用以存放拍摄的照片； 2. 打开摄像头和写入图像：调用笔记本摄像头，当P键按下时，显示当前帧的图像，经处理后，保存图像；当q键按下时，立即退出采集程序 3. 人脸检测与裁剪：在当前帧识别出人脸后将其裁剪至ORL人脸数据库大小即92x112。 人脸训练程序主要完成以下功能： 1. CSV文件读取：CSV文件对应的图像数据和对应的标签； 2. 样本训练：包括ORL人脸数据库的样本和自己的样本。 人脸训练样本取自ORL人脸数据库，共40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集，所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采集的，正面竖直人脸(有些有轻微旋转)。此外，增加自己的样本，并以相同尺寸拍摄20张左右图像。 人脸识别与检测程序主要完成以下功能： 1. 人脸检测：识别出当前帧是否有人脸； 2. 人脸预测：根据训练结果判断当前帧中人脸是否属于样本集； 3. 姓名显示：若属于样本集则显示姓名缩写，否则，显示“0”。

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3 项目方案 本项目一共分为三个步骤，故程序共有三个，分别是：人脸采集程序、人脸训练程序和人脸检测与识别程序。 3.1 人脸采集 人脸采集程序包含三个模块：建立文件夹模块、打开摄像头和写入图像模块、人脸检测与裁剪模块。图1是人脸采集程序的流程图。

开始

成功载入分类器

输入名字简称用户是否存在

截取摄像头当前帧检测人脸尺寸修改

检测按键

YNYN

退出 p q 其他

图1 人脸采集程序流程图 建立文件夹模块：采用mkdir()函数为每位用户提供单独文件夹保存拍摄的

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照片，不允许有重复文件夹，若名字相同，只能删除原文件夹或者更改名字简称。 打开摄像头和写入图像模块：拍摄照片时调用笔记本电脑摄像头，使用OpenCV的VideoCapture类，即可打开摄像头，使用imwrite()函数即可写图像。 人脸检测与裁剪模块：检测并分割出人脸，并改变图像法的大小与下载的数据图片大小一致。人脸采集使用OpenCV内部描述脸部Haar特征的分类器：haarcascade_frontalface_default。而人脸检测使用detectMultiScale函数，该函数原型为： void detectMultiScale ( const Mat& image, CV_OUT vector& objects, double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, int flags = 0, Size minSize = Size(), Size maxSize = Size() ); 参数1：image--待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度； 参数2：objects--被检测物体的矩形框向量组； 参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%； 参数4： minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)；如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除；如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框；这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上； 参数5： flags--要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，因此这些区域通常不会是人脸所在区域； 参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。

3.2 人脸训练

人脸训练程序包含三个模块：创建CSV文件模块、读取CSV文件和人脸训练模块。 创建CSV文件模块：CSV文件采用Python3 编写，使用opencv教程里提供的自动生成csv文件的脚本。包含图片的路径和标签。 读取CSV文件模块：stringstream最大的特点就是可以实现各种数据类型的转换，不需要像C语言那样麻烦，而且非常安全；getline()把从输入流读入的字

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符串存放入新字符串中。其函数原型是： istream& getline ( istream &is , string &str , char delim ); 其中：istream &is表示一个输入流，譬如cin； string&str表示把从输入流读入的字符串存放在这个字符串中； char delim表示遇到这个字符停止读入，在不设置的情况下系统默认该字符为'\n'，（遇到回车停止读入）。 脸训练模块：采用face.hpp头文件里的LBPHFaceRecognizer类，继承自FaceRecognizer。创建分类器、样本训练和保存训练结果的程序如下： Ptr model = createLBPHFaceRecognizer(); model->train(images, labels); model->save("MyFaceLBPHModel.xml"); 图2是人脸训练程序流程图。此外，程序会对样本数量过少和样本尺寸不一致报错。

开始

读取CSV文件载入分分类器

载入样本和标签样本训练结束 图2 人脸训练程序流程图 3.3 人脸识别

人脸识别程序包含两个模块：人脸检测模块和人脸预测模块，其中人脸检测

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