本文關(guān)鍵詞：教室場景中學(xué)生定位與身份識別

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【摘要】：當(dāng)前,信息技術(shù)在教育信息化的過程中起到了極大的推動作用。教學(xué)過程中,對學(xué)生身份信息的掌握是教師了解學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的第一步,只有切實(shí)有效地掌握每個學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),教師才能給予及時有效的教學(xué)指導(dǎo)。近幾年,具有方便性、非侵入式的人臉檢測和識別技術(shù)成為研究熱點(diǎn),已在視頻監(jiān)控等某些領(lǐng)域取得成功應(yīng)用。然而教室大場景中人臉圖像分辨率低,僅通過人臉識別技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)學(xué)生身份的精確定位,因此本文在學(xué)生著裝不變條件下提出將服裝特征匹配和人臉識別技術(shù)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)課堂中學(xué)生的身份定位及識別。預(yù)先在教室入口處采用攝像頭捕獲進(jìn)入學(xué)生的人臉圖像,通過人臉識別獲取學(xué)生身份并生成上課人員名單,同時提取學(xué)生服裝特征并與學(xué)生身份一一關(guān)聯(lián)；在課堂場景圖像中提取學(xué)生的服裝特征,在人員名單中通過服裝特征匹配初步確定候選名單,在候選名單中通過人臉模板匹配精確定位學(xué)生身份。有效提高了識別準(zhǔn)確率,降低了對攝像頭的性能要求。為解決教室場景中學(xué)生身份定位問題,本文主要工作包括：(1)采用AdaBoost算法進(jìn)行人臉檢測器的訓(xùn)練解決教室場景中人臉檢測。基于教室場景,現(xiàn)有OpenCV庫中的人臉檢測器效果不佳,本文創(chuàng)建了教室場景下各個角度方向的人臉圖像數(shù)據(jù)庫,并根據(jù)正臉和側(cè)臉分類分別訓(xùn)練人臉檢測器。(2)改進(jìn)了基于CamShift算法跟蹤課堂場景中學(xué)生人臉。在教室大場景下,傳統(tǒng)的CamShift算法跟蹤人臉容易丟失目標(biāo),本文通過訓(xùn)練膚色模型,由膚色檢測來判定跟蹤目標(biāo)是否丟失,并在局部范圍內(nèi)對跟丟的人臉重新進(jìn)行檢測與跟蹤,以保證在整個教學(xué)過程中對目標(biāo)的不間斷監(jiān)控。(3)提出了一種將服裝特征匹配和人臉識別技術(shù)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)課堂中學(xué)生的身份定位。首先,基于跟蹤的人臉位置預(yù)測人臉下方的服裝區(qū)域；然后,采用膚色檢測以及GrabCut分割算法實(shí)現(xiàn)了對學(xué)生服裝區(qū)域圖像進(jìn)行自動分割；最后,提取匹配服裝特征信息并結(jié)合人臉模板匹配實(shí)現(xiàn)學(xué)生身份精確定位。該研究解決了教室場景中學(xué)生定位及身份識別問題。在教室場景下進(jìn)行人臉檢測及跟蹤,借助于運(yùn)動檢測、膚色檢測以及分割算法實(shí)現(xiàn)了學(xué)生服裝區(qū)域圖像的自動分割,并根據(jù)人臉模板匹配對目標(biāo)身份進(jìn)行精確定位。使用該方法對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗并獲得了良好的識別率,驗證了該方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G434

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