基于SIFT算法的ATM视频人脸识别系统研究的中期报告.docx

基于SIFT算法的ATM视频人脸识别系统研究的中期报告 本次中期报告旨在展示基于SIFT算法的ATM视频人脸识别系统的研究进展。 首先，我们实施了视频数据采集和预处理工作。我们使用了优秀的高清摄像机和灯光设备，以捕捉高质量的视频数据。我们使用基于OpenCV 的Python脚本进行了视频预处理，包括视频裁剪、分离帧、降噪等工作。我们将帧率设置为每秒10帧，以保证后续处理的实时性。 其次，我们进行了SIFT特征提取和匹配的实验。我们使用了基于OpenCV的Python脚本来实现这些特征提取算法，并使用了SIFT算法来提取关键点和描述符。我们还使用了FLANN匹配器来进行关键点匹配。我们对于提取的特征进行了筛选，只保留想要的特征匹配结果。 接着，我们测试了不同的机器学习算法在ATM视频人脸识别系统中的效果。我们使用了SVM、KNN、朴素贝叶斯等算法来训练模型，并找到了最好的算法来分类人脸图像。 最后，我们进行了系统集成工作，将所有的模块进行了完整的集成。我们使用了基于Django的Web框架来开发系统，将ATM视频人脸识别系统封装在系统中。用户只需上传ATM摄像头拍摄的人脸图像，即可获取与银行存储的人脸数据库进行比对之后得出的结果。 总的来说，我们取得了一些初步的成果，展示了该系统的可行性和实用性。在接下来的步骤中，我们将进一步完善该系统，并使用更多的机器学习算法和数据来提高准确性。