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移动终端上基于视频的人脸检测与建模系统的设计与实现的中期报告
中期报告
一、项目简介:
本项目是一款移动终端上基于视频的人脸检测与建模系统,其主要功能为在移动端对人脸进行实时检测和建模,同时可保存已建模人脸的信息,并可对其进行查询和比对。
二、项目进展:
1.系统架构设计
针对系统的功能需求以及移动端对计算资源和存储空间的限制,我们设计了一个分布式的系统架构。该系统分为两个主要模块:
(1)客户端模块,包括摄像头数据采集、人脸检测、面部特征提取、人脸建模和存储等功能。
(2)服务器端模块,包括人脸比对和搜索等功能。
2.实现人脸检测和识别算法
我们采用了基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测算法,首先对人脸进行检测,然后使用面部特征提取方法进行建模,并将建模后的特征向量存储到客户端本地的数据库中,以便后续的比对和查询操作。
3.实现人脸比对和搜索算法
在服务器端,我们采用了欧几里德距离作为相似性度量方法,在已建模的人脸特征向量库中查找与输入的人脸特征向量最匹配的相似人脸,并将其返回给客户端。同时,我们还支持基于特定属性的人脸搜索,可以根据用户选择的属性(如性别、年龄、种族等)来筛选人脸。
4.客户端界面设计
我们设计了简洁明了的移动客户端界面,包括人脸检测和搜索、人脸建模和存储、已建模人脸信息查询和比对等功能。用户可以通过简单的操作完成对人脸的实时处理和查询,同时具有良好的用户体验。
三、下一步计划:
接下来我们将继续完善系统的各个模块,包括:
1.优化人脸检测和识别算法的性能。
2.引入更多的特征提取方法和相似性度量方法,提高系统的准确性和稳定性。
3.增加服务器端的扩展和负载均衡功能,支持更多的并发查询请求。
4.完善系统的安全机制,确保用户数据的隐私安全。
5.增加更多的实际应用场景,如人脸签到、人脸支付等。
四、总结:
目前,我们的系统已经基本实现了预期的功能,具有较好的可用性和用户体验。接下来将继续完善和深化系统的各个方面,以实现更高的准确性、性能和可靠性。
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