導(dǎo)讀: 本文提出了一種在Linux平臺下開發(fā)臉識別系統(tǒng)的方案，通過QT 來開發(fā)用戶界面，調(diào)用OpenCV圖像處理庫對相機進行采集和處理采集圖像，從而實現(xiàn)了人臉檢測、身份識別、簡單表情識別的功能。

人臉識別的研究可以追溯到上個世紀(jì)六、七十年代，經(jīng)過幾十年的曲折發(fā)展已日趨成熟，構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)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(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等 。而人臉識別在基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視頻檢測等方面有著重要的應(yīng)用價值，可廣泛應(yīng)用于各類監(jiān)控場合，因此具有廣泛的應(yīng)用前景。OpenCV是Intel 公司支持的開源計算機視覺庫。它輕量級而且高效--由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法，作為一個基本的計算機視覺、圖像處理和模式識別的開源項目，OpenCV 可以直接應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其中就包括很多可以應(yīng)用于人臉識別的算法實現(xiàn)，是作為第二次開發(fā)的理想工具。

1 系統(tǒng)組成

本文的人臉識別系統(tǒng)在Linux 操作系統(tǒng)下利用QT庫來開發(fā)圖形界面，以O(shè)penCV 圖像處理庫為基礎(chǔ)，利用庫中提供的相關(guān)功能函數(shù)進行各種處理：通過相機對圖像數(shù)據(jù)進行采集，人臉檢測主要是調(diào)用已訓(xùn)練好的Haar 分類器來對采集的圖像進行模式匹配，檢測結(jié)果利用PCA 算法可進行人臉圖像訓(xùn)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 搭建開發(fā)環(huán)境

采用德國Basler acA640-100gc 相機，PC 機上的操作系統(tǒng)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 還依賴于Xvid庫和X264 庫。

3 應(yīng)用系統(tǒng)開發(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(jié)構(gòu)進行設(shè)置：

IplImage *；CvCapture* cAMEra = 0；

camera = cvCaptureFromCAM（ 0 ）；

cvSetCaptureProperty（camera，

CV_CAP_PROP__WIDTH， 320 ）；

cvSetCaptureProperty（camera，

CV_CAP_PROP__HEIGHT， 240 ）；