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1、VC0007人脸识别技术设计及实现论文答辩演示文稿new基于基于WebCam的的人脸检测技术人脸检测技术1.人脸检测的意义，本文的研究内容2.基于肤色的人脸定位3.视频流4.试验数据与展望结束n人脸检测的意义 实现在Internet上的身份认证和安全n本文的研究内容 利用WebCam获取视频流 在获取的视频流中进行人脸定位 总体设计流程总体设计流程返回图1 基于WebCam的人脸检测和跟踪流程 基于肤色的人脸定位基于肤色的人脸定位（1）转换彩色空间（2）人脸肤色模型，二值化（3）后处理（4）人脸区域的定位返回人脸肤色建模人脸肤色建模n文献2介绍的人脸肤色模型（4）（5）n自定义的人脸肤色模型（
2、6）图2YCrCb彩色空间中的视频流图像 人脸肤色建模，二值化人脸肤色建模，二值化（7）返回图3二值化后的视频流图像 n自定义的人脸肤色模型后处理后处理返回图4 后处理后的视频流图像 n采用膨胀与统计的后处理方法来去掉单帧图像中那些离散的非人脸区域。人脸区域的定位人脸区域的定位返回图5 定位后的视频流图像图4 后处理后的视频流图像 视频流视频流n视频工具包Video for Windows VFW是Microsoft公司推出的关于数字视频的一个软件开发包,包含了一整套完整的视频采集、压缩、解压、回放和编辑的应用程序编程接口（后简称API）。n视频流采集的实现 利用AVICAP.DLL文件里的视
3、频采集函数。n视频流的显示 在整个VFW软件开发包中，DrawDib模块是用来在视频终端（如显式器，打印机）上回放视频数据的。我们采用WebCam直接采集视频流，以DIB位图方式存储在数据缓冲区中，然后由DrawDib模块为我们提供的DrawDibDraw函数来绘制DIB图像。返回试验数据试验数据 本文分两种情况来试验视频流图像中的人脸定位，下面举4张具有代表性的实验结果来进行说明：情况1：在无大面积的与人脸肤色相近区域的情况下，对人脸的定位。图4 人脸位于图像中央的正面人脸定位 图8 人脸位于图像一测的正面人脸定位 试验数据试验数据情况2：存在较大面积的与人脸肤色相近区域的情况下，对人脸的定位。图9 存在干扰情况下的正确人脸定位 图10 存在干扰情况下的错误人脸定位 展望展望 总的来说，本次毕业设计实现了对单帧图像的人脸定位，可以为下一步即“验证检测到人脸是否是参加在线考试的人员”提供基础。但是，对人脸的精确验证还需要更好的能抽象出人脸特征的建模公式，比如在视频流处理过程中，可以利用“眨眼”这种面部表情中的特征来进行融合处理，实现更准确的定位。返回谢谢大家！