本文關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別在公寓視頻監(jiān)控中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 視頻監(jiān)控 OpenCV 人臉檢測(cè) 人臉識(shí)別 身份認(rèn)證

【摘要】：視頻監(jiān)控是安全防范系統(tǒng)的重要組成部分,廣泛應(yīng)用于政府部門(mén)、金融、公安、交通、電力等部門(mén)及行業(yè),但大多數(shù)視頻監(jiān)控僅限于視頻數(shù)據(jù)的記錄,對(duì)視頻中的圖像處理較少,因此智能化程度普遍不高。人臉識(shí)別作為一項(xiàng)高安全性的生物識(shí)別技術(shù),使用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)視頻中出現(xiàn)的人物進(jìn)行識(shí)別判定,從而達(dá)到身份驗(yàn)證的目的。本文以識(shí)別學(xué)生公寓視頻監(jiān)控中的人物信息作為研究目標(biāo),通過(guò)運(yùn)用人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別的方法,將視頻中的學(xué)生圖像與自建的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本進(jìn)行匹配,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識(shí)別學(xué)生信息的功能。為了對(duì)圖像中的人臉達(dá)到更好的檢測(cè)效果,在檢測(cè)前需要對(duì)圖像進(jìn)行處理。基于膚色的人臉檢測(cè)方法,速度快但檢測(cè)率不高;而基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)方法,速度慢但是檢測(cè)率高。結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn),本文使用膚色和Adaboost算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)算法,用于學(xué)生公寓頻監(jiān)控中的人臉檢測(cè),達(dá)到了較好的檢測(cè)效果。在人臉識(shí)別過(guò)程中,本文采用主成分分析(Principal Component Analysis PCA)方法,該方法的顯著特點(diǎn)就是利用低維特征向量來(lái)表示原始樣本信息,將需要被識(shí)別的圖像投影到特征向量空間,根據(jù)匹配度,從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。在Eclipse開(kāi)發(fā)平臺(tái)上,應(yīng)用跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV,結(jié)合本文中的人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別方法,以學(xué)生公寓監(jiān)控的視頻為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了界面友好且操作簡(jiǎn)單的身份識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明,本系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻中出現(xiàn)的對(duì)象進(jìn)行身份認(rèn)證的功能,具有較好的識(shí)別準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：視頻監(jiān)控 OpenCV 人臉檢測(cè) 人臉識(shí)別 身份認(rèn)證
【學(xué)位授予單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 課題研究的背景及意義8-9
• 1.2 人臉識(shí)別研究狀況9
• 1.3 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀9-10
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.5 結(jié)構(gòu)安排11-12
• 1.6 本章小結(jié)12-13
• 第2章 技術(shù)平臺(tái)和環(huán)境配置13-21
• 2.1 OpenCV概述13
• 2.2 OpenCV的主要模塊和數(shù)據(jù)類型13-14
• 2.2.1 OpenCV的主要模塊13-14
• 2.2.2 OpenCV中主要數(shù)據(jù)類型14
• 2.3 OpenCV配置14-15
• 2.4 JavaCV配置15-20
• 2.4.1 Eclipse簡(jiǎn)介15
• 2.4.2 環(huán)境配置15-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第3章 人臉檢測(cè)21-39
• 3.1 圖像預(yù)處理21-24
• 3.1.1 圖像光照補(bǔ)強(qiáng)21-23
• 3.1.2 濾波處理23-24
• 3.2 基于膚色的人臉檢測(cè)24-29
• 3.2.1 色彩空間24-25
• 3.2.2 膚色區(qū)域分割25
• 3.2.3 形態(tài)學(xué)處理25-27
• 3.2.4 人臉區(qū)域篩選27
• 3.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及總結(jié)27-29
• 3.3 基于Adaboost算法人臉檢測(cè)29-34
• 3.3.1 Haar特征和積分圖29-31
• 3.3.2 Adaboost算法介紹31-33
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及總結(jié)33-34
• 3.4 基于膚色和Adaboost相結(jié)合人臉檢測(cè)34-37
• 3.4.1 基于膚色和Adaboost算法的優(yōu)劣勢(shì)比較34
• 3.4.2 本文人臉檢測(cè)算法設(shè)計(jì)34-35
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-39
• 第4章 基于PCA人臉識(shí)別39-46
• 4.1 引言39
• 4.2 PCA方法基本思想39
• 4.3 K-L變換39-41
• 4.4 基于PCA人臉識(shí)別流程41-42
• 4.4.1 訓(xùn)練樣本的特征臉提取41-42
• 4.4.2 基于特征臉的人臉識(shí)別42
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析42-45
• 4.6 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于視頻的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)46-52
• 5.1 人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-47
• 5.1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程46-47
• 5.1.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境47
• 5.2 人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)47
• 5.2.1 公寓學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)建立47
• 5.2.2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)47
• 5.3 人臉識(shí)別系統(tǒng)效果檢測(cè)與分析47-50
• 5.4 本章小結(jié)50-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 致謝57

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