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申请/专利权人：赣东学院
摘要：本发明涉及人脸图像识别技术领域，尤其涉及一种OpenCV人脸识别定位检测系统及方法。S1人脸检测：使用OpenCV的HaarCascades进行实时人脸检测；S2人脸特征点定位：使用HOG和SIFT级联的方法提取人脸图像中的特征信息和描述符；S3人脸校准：基于特征点定位结果，利用仿射变换进行人脸校准，将不同角度、表情的人脸校正为标准姿态；S4人脸特征向量提取。本发明基于OpenCV视觉库，结合HaarCascades人脸检测、HOG和SIFT特征点定位、仿射变换人脸校准、Hausdorff距离和LBPH特征提取以及Fisherfaces识别器，实现了一套完整的人脸识别系统，能够实现高效、准确、可靠的人脸识别，并具有良好的可扩展性。
主权项：1.一种OpenCV人脸识别定位检测方法，其特征在于，包括有以下步骤：S1人脸检测：使用OpenCV的HaarCascades进行实时人脸检测；利用多尺度检测和滑动窗口技术，通过创建不同大小的HaarCascades，对图像进行多尺度检测，以识别不同大小的人脸；在图像上使用滑动窗口，逐像素扫描图像，以找到潜在的人脸区域，提高检测的准确率；在检测到人脸后，提取人脸区域并进行预处理；S2人脸特征点定位：使用HOG和SIFT级联的方法提取人脸图像中的特征信息和描述符；S3人脸校准：基于特征点定位结果，利用仿射变换进行人脸校准，将不同角度、表情的人脸校正为标准姿态；S4人脸特征向量提取：使用Hausdorff距离提取人脸几何特征，通过计算特征点之间的Hausdorff距离，可以提取人脸的形状特征，并生成特征向量；使用OpenCV的LBPH提取人脸纹理特征，并生成特征向量；S5特征融合将Hausdorff距离的几何特征和LBPH的纹理特征进行融合；构建包含各人信息的人脸特征数据库；S6人脸识别：将构建的人脸特征数据库并输入到Fisherfaces识别器，以提高识别精度，进而实现人脸识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赣东学院 一种OpenCV人脸识别定位检测系统及方法
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