開題報告_人臉跟蹤與識別系統(tǒng)實現(xiàn)

1、. 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告學生姓名： 楊晨 導師姓名、職稱： 岑麗 副教授 所屬學院： 計算機科學與技術(shù)學院 專業(yè)班級： 軟件工程zy1202班 設(shè)計（論文）題目：人臉跟蹤與識別系統(tǒng)實現(xiàn) 2016年 3 月 1 日 開題報告填寫要求1開題報告應(yīng)根據(jù)教師下發(fā)的畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書，在教師的指導下由學生獨立撰寫。2開題報告內(nèi)容填寫后，應(yīng)及時打印提交指導教師審閱。3“設(shè)計的目的及意義”至少800漢字（外語至少500字），“基本內(nèi)容和技術(shù)方案”至少400漢字（外語至少200字）。進度安排應(yīng)盡可能詳細。武漢理工大學本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告1、目的及意義隨著計算機的發(fā)展，越來越多的計算機技

2、術(shù)運用到人們的日常生活中。人臉識別因其在安全驗證系統(tǒng)、信用卡驗證、醫(yī)學、檔案管理、視頻會議、人機交互、系統(tǒng)公安(罪犯識別等)等方面的巨大應(yīng)用前景而越來越成為當前模式識別和人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點。人臉識別技術(shù)是一個非?；钴S的研究領(lǐng)域，它覆蓋了數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學、生理學、數(shù)學等諸多學科的內(nèi)容。人臉是一個包含著豐富信息的模式的集合，是人類互相辯證和識別的主要標志之一，也是圖像和視頻中視覺感興趣的對象之一。與指紋、虹膜、語音等其他人體生物特征相比，人臉識別更加直接、友好，在身份識別、訪問控制、視頻會議、檔案管理、電子相冊、基于對象的圖像和視頻檢索等方面有著廣泛的應(yīng)

3、用，是當前模式識別和人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點。今年以來，人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用加快。此前，招商銀行手機客戶端推出了刷臉轉(zhuǎn)賬的功能、該行部分地區(qū)分行還有“ATM刷臉取款”，而平安銀行日前也表示要在信用卡業(yè)務(wù)上大力推廣人臉識別技術(shù)，目前平安銀行信用卡直銷團隊已實現(xiàn)PAD申請全應(yīng)用，并將推廣至全國所有分中心。分析人士表示，人臉識別等生物識別和圖像識別技術(shù)的規(guī)?；虡I(yè)應(yīng)用已經(jīng)初見端倪，人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化進程進入加速發(fā)展階段，應(yīng)用人工智能技術(shù)的產(chǎn)品將呈現(xiàn)井噴之勢。當人臉識別技術(shù)與移動客戶端結(jié)合在一起，便產(chǎn)生了諸如支付寶刷臉支付，faceu等熱門應(yīng)用。繼馬云在德國漢諾威電腦展上親自展示支付寶的人

4、臉識別技術(shù)“SmiletoPay”，完成“刷臉”支付后，阿里巴巴將與國內(nèi)生物識別領(lǐng)域知名企業(yè)海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建設(shè)“阿里巴巴人臉比對系統(tǒng)”，利用海鑫智圣人臉識別核心算法在淘寶開戶認證過程中引入“人臉比對”及“真人檢測”。而faceu作為一個娛樂社交軟件，將人臉識別與跟蹤與修圖聯(lián)系到一起，是一種巨大的創(chuàng)新，贏得了眾多的關(guān)注和眾人的喜愛。隨著用戶習慣深入以及對人臉識別的技術(shù)認可，人臉識別與跟蹤講會越來越多的應(yīng)用的生活當中。因此具有重大的研究意義。2、 基本內(nèi)容和技術(shù)方案2.1 開發(fā)工具：AndroidStudio：Android Studio 是一個Android開發(fā)環(huán)境，基于Inte

5、lliJ IDEA. 類似 Eclipse ADT，Android Studio 提供了集成的 Android 開發(fā)工具用于開發(fā)和調(diào)試。基于Gradle的構(gòu)建支持，Android 專屬的重構(gòu)和快速修復，提示工具以捕獲性能、可用性、版本兼容性等問題，支持ProGuard 和應(yīng)用簽名，基于模板的向?qū)砩沙Ｓ玫?Android 應(yīng)用設(shè)計和組件，功能強大的布局編輯器，可以讓你拖拉 UI 控件并進行效果預覽。NDK：Android NDK 是在SDK前面又加上了“原生”二字，Native Development Kit，因此又被Google稱為“NDK”。Android程

6、序運行在Dalvik虛擬機中，NDK允許用戶使用類似C / C+之類的原生代碼語言執(zhí)行部分程序。NDK包括了：從C / C+生成原生代碼庫所需要的工具和build files。將一致的原生庫嵌入可以在Android設(shè)備上部署的應(yīng)用程序包文件（application packages files ，即.apk文件）中。支持所有未來Android平臺的一些列原生系統(tǒng)頭文件和庫。OpenCV：OpenCV的全稱是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS

7、操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效由一系列 C 函數(shù)和少量 C+ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。2.2 基本模塊視頻源獲取模塊：該部分主要負責從手機的攝像頭中獲取視頻源，并且分解成成每一幀圖像，作為分析比對模塊的輸入。人臉識別模塊：根據(jù)視頻源獲取模塊傳入的圖像識別出其中的人臉。并與本地存儲的人臉數(shù)據(jù)進行對比，識別人物的身份。人臉跟蹤模塊：通過算法得到人臉在屏幕中的位置信息，并且在視頻上層繪制，顯性標出人臉。2.3技術(shù)方案人臉識別算法，LBP算法，LBP的基本思想是對圖像的像素和它局部周圍像素進行對比后的結(jié)果進行求和。

8、把這個像素作為中心，對相鄰像素進行閾值比較。如果中心像素的亮度大于等于他的相鄰像素，把他標記為1，否則標記為0。你會用二進制數(shù)字來表示每個像素，比如11001111。因此，由于周圍相鄰8個像素，你最終可能獲取28個可能組合，被稱為局部二值模式，有時被稱為LBP碼。這種描述方法使得你可以很好的捕捉到圖像中的細節(jié)。實際上，研究者們可以用它在紋理分類上得到最先進的水平。運動跟蹤算法，Camshift算法，Camshift 是由Meanshift 推導而來 Meanshift主要是用在單張影像上，但是獨立一張影像分析對追蹤而言并無意義，Camshift 就是利用MeanShift的方法，對影像串列進行

9、分析。(1) 首先在影像串列中選擇區(qū)域。(2) 計算此區(qū)域的顏色2D機率分布。(3) 用MeanShift演算法來收斂欲追蹤的區(qū)域。(4) 集中收斂的區(qū)域，并標示之。(5) 每個frame重復(3)(4)。Camshift 關(guān)鍵就在于當目標的大小發(fā)生改變的時候，此算法可以自適應(yīng)調(diào)整目標區(qū)域繼續(xù)跟蹤。Android端開發(fā)技術(shù)：主要涉及到攝像頭的調(diào)用和跟蹤時圖像繪制。系統(tǒng)總體實現(xiàn)流程如下：(1) 視頻輸入：通過手機攝像頭獲取視頻流。(2) 視頻處理：對視頻進行處理，將視頻分解成單幀圖像。(3) 檢測人臉：對每幀圖像運用基于膚色的算法，對人臉進行檢測。得到要追蹤的區(qū)域。(4) 人臉跟蹤：使用Cams

10、hift算法來追蹤特定區(qū)域，并記錄跟蹤區(qū)域的數(shù)據(jù)。(5) 人臉識別：從記錄的數(shù)據(jù)中找出關(guān)鍵幀，并與本地圖庫中的人臉數(shù)據(jù)進行匹配，如果正確匹配點數(shù)與總匹配點數(shù)的比值大于期望值，則認為識別成功。3、進度安排第14周：查閱相關(guān)文獻資料，明確研究內(nèi)容，分析系統(tǒng)需求和各模塊功能要求，了解技術(shù)手段。確定基本方案，完成開題報告。 第58周：進行系統(tǒng)總體設(shè)計和詳細設(shè)計，形成系統(tǒng)框架設(shè)計和界面風格樣式設(shè)計。 第911周：編程實現(xiàn)系統(tǒng)的功能，并完成調(diào)試及完善工作。 第1215周：完成并修改畢業(yè)論文。第16周: 準備論文答辯。4、指導教師意見 指導教師簽名： 年 月 日 注：1開題報告應(yīng)根據(jù)教師下發(fā)的畢業(yè)設(shè)計（論文）