（三）总体设计
1.人脸识别模块的主要功能 人脸识别模块主要完成以下一些功能：
（1）人脸库的添加与删除，包括标准人脸库的导入和从摄像头获取图像自建人脸库。
（2）训练人脸库图像，得到EHMM模型数据，为识别人脸信息提供依据。 （3）识别人脸，识别静态人脸或摄像头中的视频人脸信息。
从用户的角度考虑，画出系统功能用例图如图13所示 。
人脸识别系统人脸识别模块静态图像读取启动摄像头人脸识别选择人脸区域用户人脸训练人脸库<<继承>><<继承>>单人人脸库多人人脸库 图13 人脸识别模块识别图
2.系统体系结构分析
根据系统需要实现的功能要求，人脸识别模块的功能划分框图如图14所示。
人脸识别模块人脸库管理人脸训练人脸识别其他辅助功能单人人脸库多人人脸库人脸图片的添加单人模式下的训练多人模式下的训练训练得到模型静态图片的识别摄像头抓取识别摄像头管理感兴趣区域获得 图14 人脸识别模块功能划分框图
其中训练和识别部分是程序实现的核心部分，下面两节内容将分别介绍训练和识别部分的设计过程。 （四）训练部分的设计
训练部分是指添加人连数据库以后，提取人脸特征，生成每人的HMM模型的过程。我们设定在两种情况下对人脸图像进行训练，在多人模式的人脸库中点击人脸训练按钮，所有没有训练过的人脸图像将被训练，得到所有人的HMMs，在单人模式的人脸库中点击人脸训练按钮，当前人的人脸图像将被训练，得到该人的HMM模型。故程序设计的过程中也将从这两个方面考虑，分四部分实现各功能。
1．主消息函数部分。该部分是程序与用户交互的部分，用户点击界面按钮向程序
发出命令，通过此段程序系统辨别是在多人模式还是单人模式下的训练，从而调用相应的函数实现训练功能。
2．单人模式下的训练函数部分。该部分在单人人脸数据库中，实现图片的读取并
判断图片是否已经经过了训练，然后调用人脸训练核心函数进行训练。
3．多人模式下的训练函数部分。该部分在多人人脸数据库中，实现图片的读取并
判断图片是否已经经过了训练，然后调用人脸训练核心函数进行训练。
4．人脸训练核心函数部分。该部分是人脸训练的核心，实现对人脸图像的训练。 以上第一部分在MFC的CMainFrame框架类中添加消息映射函数实现，后面的两部
分则设定在人脸库类CFaceBace中，人脸训练核心代码则在一个专门的类CPerson中实现。实现人脸训练的程序流程图如图15所示。
开始定义记录观察向量大小的变量创建EHMM模型获取图片数量进行图片缩放初始化计数器定义完成训练标志参数否宽度高度均已调节是计算HMM的初始参数确定感兴趣区域计算图像块大小计算观察向量的似然概率定义存放图像观察向量的数组调整EHMM的参数分配内存空间否对图像进行离散余弦变换似然概率收敛？是提取DCT系数为观察向量保存信息图像均匀分割程序结束
图15 人脸训练程序流程图
（五）识别部分设计
人脸识别程序主要完成对待识别人脸图像与人类库中图像的匹配识别，在程序的设计过程中，识别程序与用户的交互同样通过主消息函数来完成，我们在MFC的框架类CMainFrame中添加消息消息响应函数，用户通过点击界面上的功能按钮启动识别程序，对各变量进行初始化，调用识别核心代码，并将识别出来的人的信息显示出来。
人脸识别的核心代码则通过在人脸库类CFaceBace中添加成员函数实现，并调用
OpenCV中的函数提取人脸特征进行识别。 （六）其他功能模块的设计
人脸识别模块应用程序使用Visual C++ 6.0创建一个基于单文档的MFC AppWizard
exe项目，项目名为Zhou。故有由AppWizard 自动生成的CAboutDlg、CZhouApp、CZhouDoc、CZhouView、CMainFrame 五个类构成了应用程序的框架。在这些类中添加消息响应函数调用不同的功能模块，实现人脸的训练和识别。除训练和识别两部分外，程序还有许多辅助功能，也分别使用不同的类来实现。其中CCamera类实现对视频摄像头的控制，包括摄像头的初始化、各种视频参数的设置等；CHMMParams类完成对系统EHMM参数的设置，包括超状态数、嵌入式状态数等EHMM模型的关键参数； CPersonImage类则是用来管理具体的人脸图像，设定图像的感兴趣区域，从摄像头中获取人脸图像；CMisuParams类，用来设置其他参数如图片的缩放比例等。各功能模块如图16所示。
其他功能模块 摄像头的管理 CCamera类 摄像头的初始化 视频参数的设置 摄像头的暂停与重启 HMM参数设置 CHMMParams类 初始化 超状态数设置 嵌入状态数设置 其他参数设置 CMisuParams类 视图框参数 图片缩放设置 手动划取矩形框设置 获取图片 CPersonImage类 载入图片 保存图片 设定文件名等 图16 人脸识别模块其他功能模块框图
（七）系统截图
图17 人脸库管理