基于OpenCV的人臉識別設計方案

導讀: 本文提出了一種在Linux平臺下開(kāi)發(fā)臉識別系統的方案，通過(guò)QT 來(lái)開(kāi)發(fā)用戶(hù)界面，調用OpenCV圖像處理庫對相機進(jìn)行采集和處理采集圖像，從而實(shí)現了人臉檢測、身份識別、簡(jiǎn)單表情識別的功能。

人臉識別的研究可以追溯到上個(gè)世紀六、七十年代，經(jīng)過(guò)幾十年的曲折發(fā)展已日趨成熟，構建人臉識別系統需要用到一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等 。而人臉識別在基于內容的檢索、數字視頻處理、視頻檢測等方面有著(zhù)重要的應用價(jià)值，可廣泛應用于各類(lèi)監控場(chǎng)合，因此具有廣泛的應用前景。OpenCV是Intel 公司支持的開(kāi)源計算機視覺(jué)庫。它輕量級而且高效--由一系列 C 函數和少量 C++ 類(lèi)構成，實(shí)現了圖像處理和計算機視覺(jué)方面的很多通用算法，作為一個(gè)基本的計算機視覺(jué)、圖像處理和模式識別的開(kāi)源項目，OpenCV 可以直接應用于很多領(lǐng)域，其中就包括很多可以應用于人臉識別的算法實(shí)現，是作為第二次開(kāi)發(fā)的理想工具。

1 系統組成

本文的人臉識別系統在Linux 操作系統下利用QT庫來(lái)開(kāi)發(fā)圖形界面，以OpenCV 圖像處理庫為基礎，利用庫中提供的相關(guān)功能函數進(jìn)行各種處理：通過(guò)相機對圖像數據進(jìn)行采集，人臉檢測主要是調用已訓練好的Haar 分類(lèi)器來(lái)對采集的圖像進(jìn)行模式匹配，檢測結果利用PCA 算法可進(jìn)行人臉圖像訓練與身份識別，而人臉表情識別則利用了Camshift 跟蹤算法和Lucas–Kanade 光流算法。

2 搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境

采用德國B(niǎo)asler acA640-100gc 相機，PC 機上的操作系統是Fedora 10，并安裝編譯器GCC4.3，QT 4.5和OpenCV2.2 軟件工具包，為了處理視頻，編譯OpenCV 前需編譯FFmpeg，而FFmpeg 還依賴(lài)于Xvid庫和X264 庫。

3 應用系統開(kāi)發(fā)

程序主要流程如圖1 所示。

圖1 程序流程（visio）

3.1 圖像采集

圖像采集模塊可以通過(guò)cvCaptureFromAVI（）從本地保存的圖像文件或cvCaptureFromCam（）從相機得到圖像，利用cvSetCaptureProperty（）可以對返回的結構進(jìn)行設置：

IplImage *；CvCapture* cAMEra = 0；

camera = cvCaptureFromCAM（ 0 ）；

cvSetCaptureProperty（camera，

CV_CAP_PROP__WIDTH， 320 ）；

cvSetCaptureProperty（camera，

CV_CAP_PROP__HEIGHT， 240 ）；