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随着时代的进步与科技的发展,公司和企业对身份认证可靠性的要求越来越高。作为一种将计算机技术与生物传感器、光学以及声学等高科技手段结合到一起的新型的识别技术,生物识别技术渐渐进入人们的视野,其中人脸识别技术的应用最为广泛。论文对人脸检测技术和人脸识别考勤系统进行研究,构建了基于OpenCV和AdaBoost算法的智能考勤系统。系统构建过程中,在利用AdaBoost算法和人脸库对系统进行训练的前提下,将训练获得的参数xml文件用于人脸检测；同时,利用OpenCV库函数进行视频采集、图像处理和人脸识别,进而实现考勤。论文的主要工作如下：(1)研究智能考勤系统的关键技术,给出系统构架,并对人脸检测技术和人脸识别技术进行论述。(2)研究并实现AdaBoost算法。利用积分图法将类Haar特征训练成弱分类器,将多个弱分类器按一定权重组成强分类器,再将多个强分类器级联成级联分类器。采用级联分类器对ORL人脸库进行训练,其结果用于识别系统中对人脸的检测。(3)根据考勤系统的需求,对考勤系统进行模块划分,并进行功能实现。系统能够用摄像机进行视频采集,并将采集到的视频流在窗口上显示；采用AdaBoost算法训练图集得到的级联分类器检测视频流,并将检测到的人脸用矩形框标注出来。当人脸达到合适的尺寸以后,将采集到的人脸保存下来；通过采集人脸与员工人脸库的训练对比,识别出签到人员。(4)基于MFC/C++搭建整个系统,创建人脸识别考勤系统登录界面和考勤界面,实现对按钮等控件的响应。完成系统测试,发现并祛除软件的一些细节错误、及系统漏洞。