本文關(guān)鍵詞：情緒視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的人臉采集服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著社會(huì)的發(fā)展,工作、生活的節(jié)奏越來(lái)越快,現(xiàn)代人面臨的壓力也越來(lái)越大。個(gè)人由此產(chǎn)生的心理問(wèn)題也是愈來(lái)愈多。在這種現(xiàn)實(shí)情況下,在一些特殊場(chǎng)合,比如,學(xué)校、養(yǎng)老院等場(chǎng)所需要通過(guò)識(shí)別學(xué)生、老年人的情緒來(lái)了解其心理狀態(tài)從而為其提供心理引導(dǎo)的需求變得越來(lái)越迫切。因此需要一種通過(guò)視頻來(lái)識(shí)別被拍攝者情緒的技術(shù)來(lái)滿足這種需求。情緒視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一種對(duì)從視頻中采集到的圖片使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法來(lái)分析被拍攝者的情緒的新型應(yīng)用。情緒視頻監(jiān)控系統(tǒng)的服務(wù)端包括人臉采集服務(wù)器、流媒體服務(wù)器、算法服務(wù)器、Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,其中人臉采集服務(wù)器負(fù)責(zé)從實(shí)時(shí)視頻流中采集圖片發(fā)送至算法服務(wù)器。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別人臉情緒需要一定耗時(shí),所以人臉采集服務(wù)器選取單線程采集、多線程發(fā)送,采集發(fā)送線程之間共享內(nèi)存隊(duì)列的架構(gòu),使之在相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別人臉情緒需要一定耗時(shí)的情況下,系統(tǒng)仍然能夠保證吞吐量維持在一個(gè)較高的水平。用戶在終端界面觀看人臉情緒識(shí)別結(jié)果的同時(shí),也能夠觀看視頻源的實(shí)時(shí)視頻流。由于視頻源(網(wǎng)絡(luò)攝像頭)只支持有限路數(shù)的輸出,所以在觀看視頻流的用戶增多時(shí),為了使得人臉采集服務(wù)器采集到的人臉圖片質(zhì)量不會(huì)下降(人臉圖片質(zhì)量下降會(huì)影響人臉情緒分析結(jié)果),用戶應(yīng)該觀看由流媒體服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)的視頻源的實(shí)時(shí)視頻流。人臉采集服務(wù)器和流媒體服務(wù)器均能夠在運(yùn)行過(guò)程中接收來(lái)自Web服務(wù)器的請(qǐng)求并作出相應(yīng)處理,同時(shí)作為運(yùn)行在真實(shí)環(huán)境下的服務(wù)端程序,人臉采集服務(wù)器和流媒體服務(wù)器均能自動(dòng)從異常情況下恢復(fù)并且重新讀取已有數(shù)據(jù)提供服務(wù)。如上所述,本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)在算法分析人臉情緒需要一定耗時(shí)的情況下仍然保持高吞吐量的人臉采集服務(wù)器和一個(gè)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)直播視頻流的流媒體服務(wù)器。測(cè)試結(jié)果表明,人臉采集服務(wù)器和流媒體服務(wù)器功能和性能指標(biāo)均達(dá)到預(yù)期水平。
[Abstract]:With the development of society, the pace of work and life is getting faster and faster, and the pressure of modern people is becoming more and more serious. There are more and more psychological problems arising from the individual. In such a real situation, in some special occasions, such as schools, nursing homes and other places, it is urgent to understand their mental state and provide psychological guidance for them by identifying the emotions of students and seniors. So there is a need for a video to identify the moods of the photographed person to meet this requirement. Emotional video surveillance system is a new type of application that uses machine learning algorithms to analyze the emotions of the photographers from the pictures collected from the video. The server of emotional video surveillance system includes face collection server, streaming media server, algorithm server, Web server and database server. The face collection server is responsible for collecting pictures from real-time video stream and sending it to algorithm server. Because the machine learning algorithm for face recognition requires a certain emotional time, so face acquisition server selection single thread acquisition, multi thread transmission, memory queue architecture is shared between collecting and sending thread, the learning algorithm of face recognition requires a certain emotion time-consuming in the relevant machine, the system can still guarantee the throughput is maintained at a high level. At the end of the user interface, the user can watch the result of the face emotion recognition, and can also watch the real-time video stream of the video source. As the video source (webcam) output support only a limited number, so watch streaming video users increased, in order to make the face image quality will not face acquisition server collected decreased (face image quality decline will affect the results of sentiment analysis, users face) should be viewed by real-time video streaming media server to transmit the video source flow. Face acquisition server and streaming media server can receive requests from the Web server in the operation process and make the corresponding treatment, at the same time as the operation in the real environment of the server program, image acquisition server and streaming media server can automatically from the abnormal cases recovered and re read the existing data to provide services. As mentioned above, this paper implements a face collection server that maintains high throughput and a streaming media server that transmits live video streaming in real time under the condition of algorithm analysis. The test results show that the function and performance indexes of the face acquisition server and the streaming media server all reach the expected level.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN948.6

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本文編號(hào)：1343907