基于LBPH算法的视频人脸识别研究.docx

摘要：人脸识别系统共分为四个模块：生成数据集，训练一个人脸识别器，进行人脸识别，对数据集中的文件进行加密解密。不仅能够检测人脸，而且具有识别人脸的功能。设计算法用的是Python，开发工具用的是pycharm，用的最多的是OpenCV库，OpenCV库是一个跨平台的计算机视觉库，它可以实现对图像的处理，还拥有很多关于计算机视觉方面的算法。通过OpenCV库里的接口调用实现了很多功能，比如摄像头的调用，分类器和识别器的加载，图像的灰度处理，图像人脸的窗口展示调用等等。进行人脸识别时，我是调用摄像头获取到需要进行人脸识别的图像，首先通过灰度处理，再进行人脸检测，将检测出的人脸框出来再加载人脸识别器进行识别，就可以识别出人脸的名字。我用异或算法对生成的数据集进行简单加密，加密后的图像文件无法打开，需要再进行一次异或才能解密，由于它的密码是每次都改变的，所以破解是很难的，最简单的方法就是用密码进行解密。该人脸识别可以在实际场景中做简单应用。在现实生活中已经有了人脸识别的应用，比如智能手机的刷脸解锁和刷脸支付。在一些犯罪事件中，可以根据监控摄像拍到的人脸和数据库进行比较，从而找出嫌疑犯。由此可见，人脸识别越来越走近我们的生活。

关键词：人脸识别；Python；OpenCV库；灰度处理；异或算法

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1课题研究背景-1

1.2课题研究目的及意义-1

1.2.1研究目的-1

1.2.2研究意义-2

1.3国内外研究及发展趋势-3

2背景知识-4

2.1Python-4

2.2OpenCV-6

2.3pycharm-7

3需求及算法分析-9

3.1可行性分析-9

3.1.1技术可行性-9

3.1.2操作可行性-9

3.2需求分析-10

3.3算法分析-10

3.3.1LBPH算法-10

3.3.2异或（XOR）加密算法-12

4总体设计-13

4.1系统功能-13

4.2系统流程图-14

4.3代码分析-17

5测试与实现结果-22

6结论-28

参 考 文 献-30

致 谢-31