【摘要】：網(wǎng)上證券期貨交易近年來在中國獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,它具有方便、及時(shí)和可獲得全面信息等優(yōu)點(diǎn),深受廣大股民喜愛。然而,個(gè)別投資者的賬號(hào)被不法分子竊取并通過網(wǎng)上交易方式進(jìn)行盜買盜賣的案例也已屢見不鮮。所以僅僅使用證件、密碼口令等傳統(tǒng)的方法來進(jìn)行個(gè)人身份鑒別已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,我們亟需更加快捷、更加安全可信的個(gè)人身份鑒別方式。本文提出了在期貨軟件登錄界面加入人臉識(shí)別的個(gè)人身份鑒別方式。此種技術(shù)采用了人體本身所特有的生物特征,因此具有更加可靠的安全性和有效性。在信息安全領(lǐng)域,人臉識(shí)別技術(shù)受到廣泛的重視,一些成熟的產(chǎn)品也已陸續(xù)投入生產(chǎn)使用。 本文首先介紹了多種生物特征識(shí)別的技術(shù),通過對(duì)比闡述了使用人臉識(shí)別技術(shù)的原因,簡單概括了人臉識(shí)別技術(shù)目前在某些領(lǐng)域的應(yīng)用。然后研究了人臉檢測的各種方法,并進(jìn)行了歸納和分析。經(jīng)過比較后,本文提出并設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)用的由基于膚色分割的人臉粗檢測、基于Adaboost的人臉細(xì)檢測和基于PCA的人臉識(shí)別方法組成的人臉識(shí)別框架。論文首先研究實(shí)現(xiàn)了基于膚色分割的人臉粗檢測,然后實(shí)現(xiàn)了Adaboost人臉細(xì)檢測算法,通過創(chuàng)建并訓(xùn)練正負(fù)樣本,來對(duì)人臉樣本圖像進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練的分類器并對(duì)人臉進(jìn)行檢測。在人臉識(shí)別部分,本文研究了基于Hu矩和基于PCA的人臉識(shí)別方法。嘗試了將基于Hu矩的方法引入到人臉識(shí)別領(lǐng)域中,最終通過實(shí)驗(yàn)比較使用了PCA方法進(jìn)行人臉識(shí)別。最后,將論文中提出的人臉識(shí)別框架首次應(yīng)用到期貨軟件安全登錄中。 本論文是基于Intel開發(fā)的機(jī)器視覺庫OpenCV,并采用VC6.0集成開發(fā)環(huán)境,基于MFC在PC上實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)的開發(fā)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本達(dá)到預(yù)想的效果,實(shí)現(xiàn)了在期貨軟件登錄系統(tǒng)中加入人臉識(shí)別技術(shù)的目標(biāo)。
[Abstract]:In recent years, the online securities and futures trading has been developed by leaps and bounds in China, it is convenient, timely and can obtain comprehensive information and other advantages, it is popular with the majority of shareholders. However, the accounts of individual investors have been stolen by illegal elements and through online transactions to buy and sell cases have also been common. Therefore, it is far from enough to use the traditional methods such as certificate, password and so on to carry out personal identity authentication. We need a faster, more secure and credible way of personal identity authentication. This paper proposes a method of personal identification by adding face recognition to the login interface of futures software. This technology is more reliable and safe because of its unique biological characteristics. In the field of information security, face recognition technology has been paid more and more attention, and some mature products have been put into production one after another. This paper first introduces a variety of biometric recognition techniques, by comparing the reasons for the use of face recognition technology, briefly summarizes the current application of face recognition technology in some fields. Then, various methods of face detection are studied, and summarized and analyzed. After comparison, this paper proposes and designs a practical face recognition framework, which consists of coarse face detection based on skin color segmentation, fine face detection based on Adaboost and face recognition method based on PCA. Firstly, the face coarse detection based on skin color segmentation is studied and implemented, and then the Adaboost fine face detection algorithm is implemented. By creating and training positive and negative samples, the face sample image is trained. The trained classifier is obtained and face detection is carried out. In the part of face recognition, the methods of face recognition based on Hu moment and PCA are studied. This paper attempts to introduce the method based on Hu moments into the field of face recognition. Finally, the PCA method is used for face recognition through experimental comparison. Finally, the face recognition framework proposed in this paper is applied to secure login of futures software for the first time. This paper is based on Intel development of machine vision library OpenCV, and VC6.0 integrated development environment, based on MFC on PC to achieve the development of the system. The experimental results basically achieved the desired results and achieved the goal of adding face recognition technology to the futures software login system.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2438504