本文關鍵詞：SIFT在視頻監(jiān)控人臉識別中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視頻監(jiān)控已廣泛應用于日常生活,為此基于監(jiān)控的視頻人臉識別已成為國內外研究熱點,同時也是國際安保嚴峻形勢的需要。然而現(xiàn)實視頻監(jiān)控環(huán)境的低分辨率、多姿態(tài)俯視、環(huán)境不可控和單訓練樣本等問題卻成為人臉識別需要攻克的挑戰(zhàn)。而SIFT算法作為具有良好魯棒性和可區(qū)分性的先進算法,其尺度不變性、旋轉不變性、對光照和遮擋不敏感等特性恰恰又是視頻監(jiān)控人臉識別所需要的。因此,本研究對SIFT算法在視頻監(jiān)控人臉識別中的應用進行探究,包括SIFT算法的單訓練樣本視頻監(jiān)控人臉識別以及人臉再識別應用等。在SCface人臉庫上驗證,與傳統(tǒng)的PCA算法對比可知,SIFT算法的確能在一定程度上提高識別效果,而在人臉再識別應用中,正確識別率最高能有95%。而針對不同判別參數(shù)下所存在的錯配情況,這里給出了一種基于眼分塊的SIFT視頻監(jiān)控人臉識別改進算法。通過結合圖像預處理,該算法在特征提取后按照雙眼水平線將圖像劃分為上下兩部分,然后對不同區(qū)域的關鍵點進行匹配,減少跨區(qū)域錯誤對應的情況。在SCface人臉庫中加以驗證,該算法能避免眼上下區(qū)域的錯配,增強了算法的準確性。除此以外,為了提升識別效果,這里還提出了一種基于3D建模的SIFT單訓練樣本視頻監(jiān)控人臉識別算法。該算法先利用二維高清正面人臉來生成對應的三維人臉模型,然后再在該三維人臉空間里產生不同姿態(tài)的人臉模型,并由此獲得多張相應姿態(tài)下的二維虛擬人臉圖像,最后利用原始正面樣本和所得到的虛擬人臉來構筑訓練人臉庫。該算法在SCface人臉庫中進行實驗驗證以外,還自主建立了本實驗室LABface視頻監(jiān)控人臉數(shù)據(jù)庫對算法加以驗證。實驗結果表明該算法能有效地提高SIFT在視頻監(jiān)控環(huán)境下人臉識別的應用效果。
【關鍵詞】：SIFT 視頻監(jiān)控 人臉識別 應用
【學位授予單位】：廣州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN948.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-23
• 1.1 研究背景與目的意義9-14
• 1.2 國內外相關研究的發(fā)展現(xiàn)狀概述14-20
• 1.3 課題來源與本研究的主要工作20-21
• 1.4 本文敘述的組織架構21-23
• 第二章 視頻監(jiān)控人臉識別存在的關鍵性問題23-32
• 2.1 視頻監(jiān)控人臉特點分析23-27
• 2.2 人臉識別的一般流程步驟27-29
• 2.3 人臉圖像預處理29-32
• 第三章 SIFT算法理論實現(xiàn)及改進算法設計32-49
• 3.1 SIFT算法實現(xiàn)流程32-33
• 3.2 SIFT特征提取及匹配33-42
• 3.3 改進的基于眼分塊的SIFT視頻監(jiān)控人臉識別算法42-45
• 3.4 提出基于 3D建模的SIFT單樣本視頻監(jiān)控人臉識別算法45-49
• 第四章 SIFT在視頻監(jiān)控人臉識別中的應用實驗49-64
• 4.1 實驗平臺條件49
• 4.2 SIFT算法的單訓練樣本視頻監(jiān)控人臉識別49-53
• 4.3 SIFT算法的視頻監(jiān)控人臉再識別53-56
• 4.4 改進的基于眼分塊的SIFT視頻監(jiān)控人臉識別56-59
• 4.5 基于 3D建模的SIFT單樣本視頻監(jiān)控人臉識別59-64
• 第五章 自建LABface視頻監(jiān)控人臉數(shù)據(jù)庫實驗驗證64-75
• 5.1 本實驗室視頻監(jiān)控人臉數(shù)據(jù)庫LABface的建立64-69
• 5.2 LABface視頻監(jiān)控人臉數(shù)據(jù)庫人臉提取69-71
• 5.3 LABface視頻監(jiān)控人臉數(shù)據(jù)庫人臉識別實驗71-75
• 第六章 結語75-78
• 6.1 研究結論75-76
• 6.2 未來展望76-78
• 參考文獻78-81
• 攻讀碩士學位期間所取得的科研成果81-82
• 致謝82

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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  本文關鍵詞：SIFT在視頻監(jiān)控人臉識別中的應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：262091