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1.3 1.3 1.3 1.3 人脸识别与人脸检测 人脸识别与人脸检测 人脸识别与人脸检测 人脸识别与人脸检测人脸识别是模式识别中很小的一个分支 ， 但是在当今社会中却扮演着举足轻重的角色。人脸识别的内容主要有三项 ： 1. 人脸检测 ， 2. 人脸跟踪 ， 3. 人脸比对 。 这三项缺一不可 。 第一项是人脸识别的基础 ， 即通过对图像数据的检测 ， 辨别出人脸所在的具体位置 ， 第二项主要应用于视频中 ， 可动态跟踪人脸 ， 第三项是人脸识别的核心 ， 通过某种特定的算法来实现人脸数据的比对 。 人脸识别的过程与模式识别类似 ， 首先是要建立一个人脸面相的图像档案库 ， 然后采用摄像头采集所需要识别的人脸图像 ， 最后利用一种或多种识别算法将所采集到的人脸图像与人脸面相图像的档案库去比对 ， 找出匹配度最 高且满足一定特定条件下的图像，即识别出来的人脸图像。人脸检测可以被认为是对图像或者视频中某一指定或特定物体的检测。它的任务就是在目标图像或者视频中找到所要检测特定物的尺寸和位置等信息 。 早期的人脸检测只能对正面的人脸图像实现检测 ， 后来经过不断地发展 ， 可以实现对人脸侧脸的检测以及在不同光照条件下 ， 不同背景环境下的人脸检测 ， 功能逐步完善 。 后来人脸检测的技术又可应用于其他刚性物体图像的检测方面。
1.4 1.4 1.4 1.4 基本概念 基本概念 基本概念 基本概念模式识别的概念即利用计算机对各种物理对象数据获取之后进行分类，在预期是发生最小错误的概率情况下使得识别的结果与客观的事物相吻合。人脸识别是指利用分析和比较人脸的视觉特征信息来进行人的身份验证鉴定的计算机 技术。人脸检测是在现今任意数字图像或者数字视频中检测到人脸的位置和大小等相关信息的计算机技术，它就是对一幅图像或者视频图像中是否存在人脸进行检查。数据统计是统计所研究对象的相关数据信息的过程。统计类型有数量，质量，质地等信息。1.5 1.5 1.5 1.5 课题研究的主要内容 课题研究的主要内容 课题研究的主要内容 课题研究的主要内容本课题所研究的主要内容如下：首先，需要进行数据爬取，即利用摄像头来获得人脸图像。然后是数据处理，将所获得的图像送给 MATLAB ， MATLAB 对所得图像进行运算 ， 调用基于模板匹配的算法实现人脸识别与检测 ， 并且将特征部位标点 ， 其中模板是事先已经训练好的。最后，根据 MATLAB 所处理的结果保存为文本格式，然后使用 java 语言实现界面调用文本文件显示最终的统计结果。
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