本文關(guān)鍵詞：基于人臉識(shí)別的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)

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【摘要】：如今,視頻監(jiān)控開始遍布于社會(huì)的各個(gè)角落,智能化視頻監(jiān)控也逐漸成為視頻監(jiān)控的主流發(fā)展方向。本文闡述了一種基于人臉識(shí)別應(yīng)用于辦公室及類似環(huán)境下的嵌入式安防考勤監(jiān)控系統(tǒng),這種系統(tǒng)對(duì)于封閉區(qū)域的人員進(jìn)出監(jiān)控及財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義。本文從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),以視頻監(jiān)控專用開發(fā)板海思HI3520D為硬件開發(fā)基礎(chǔ),以實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)過監(jiān)控場(chǎng)景的人員進(jìn)行考勤與安防監(jiān)控為最終目標(biāo),研究在有限的硬件資源條件下的安防考勤監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。主要工作包括以下幾個(gè)方面。1、嵌入式系統(tǒng)總體方案及整體架構(gòu)的設(shè)計(jì)。嵌入式監(jiān)控系統(tǒng)有兩種工作模式可供選擇:F端(即前端)模式和S(即服務(wù)器端)端模式。整個(gè)系統(tǒng)軟件架構(gòu)包括實(shí)時(shí)視頻、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、人臉檢測(cè)與識(shí)別、用戶監(jiān)聽和交互通信五個(gè)部分,根據(jù)交互通信分析給出系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信處理流程圖并設(shè)計(jì)通信協(xié)議。2、運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)。首先通過從海思芯片自帶的視頻內(nèi)容偵測(cè)分析模塊API接口獲取偵測(cè)數(shù)據(jù),來判斷是否有運(yùn)動(dòng)物體。然后,通過API接口獲取到當(dāng)前圖像與背景之間的圖像宏塊SAD(Sum of Absolute Difference)。在圖像宏塊SAD中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)框的具體定位,得到物體運(yùn)動(dòng)框。此外,可以通過運(yùn)動(dòng)框的移動(dòng)方向確定運(yùn)動(dòng)物體的狀態(tài)。3、人臉定位與截取。首先通過Haar特征在運(yùn)動(dòng)框內(nèi)進(jìn)行人臉檢測(cè),如果未檢測(cè)到則再使用LBP特征進(jìn)行人臉檢測(cè)。通過將兩種算法結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)較低的人臉檢測(cè)漏檢率。4、人臉識(shí)別。將截取得到的人臉圖像進(jìn)行尺寸歸一化和直方圖均衡,然后根據(jù)能量梯度得到圖像清晰度的降序排列,取前三張圖片。然后通過綜合判斷的方法,使用LDA算法進(jìn)行人臉識(shí)別。5、陌生人鑒別。通過大量人臉實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),獲取每個(gè)注冊(cè)人員的人臉識(shí)別歐氏距離分布。每個(gè)人的歐氏距離數(shù)據(jù)近似符合正態(tài)分布。通過犧牲一定的準(zhǔn)確性,進(jìn)行陌生人鑒別。最后,智能監(jiān)控系統(tǒng)也可以將本文的方法與步態(tài)和音頻等其它信息結(jié)合起來,進(jìn)一步提高安防考勤的可靠性。
【關(guān)鍵詞】：安防考勤 嵌入式 人臉識(shí)別 LDA 鑒別
【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
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 視頻監(jiān)控發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 人臉識(shí)別研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 論文主要工作16
• 1.4 章節(jié)安排16-18
• 第二章 系統(tǒng)總體方案與架構(gòu)設(shè)計(jì)18-29
• 2.1 需求分析18-19
• 2.1.1 系統(tǒng)功能需求18
• 2.1.2 性能需求18-19
• 2.1.3 設(shè)計(jì)目標(biāo)19
• 2.2 核心板資源19-21
• 2.3 整體拓?fù)湓O(shè)計(jì)21-23
• 2.3.1 服務(wù)端模式22
• 2.3.2 攝像頭前端模式22-23
• 2.4 軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)23-24
• 2.5 通信協(xié)議設(shè)計(jì)24-28
• 2.5.1 網(wǎng)絡(luò)處理流程圖24-26
• 2.5.2 通信協(xié)議26-28
• 2.6 小結(jié)28-29
• 第三章 運(yùn)動(dòng)捕捉與人臉檢測(cè)29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)29-36
• 3.2.1 常用運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法30-31
• 3.2.2 基于硬件加速的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)31
• 3.2.3 算法流程圖31
• 3.2.4 參數(shù)初始化31-33
• 3.2.5 運(yùn)動(dòng)物體定位方法33-34
• 3.2.6 狀態(tài)分析與優(yōu)化34-36
• 3.3 人臉檢測(cè)算法分析36-38
• 3.3.1 Haar特征36-37
• 3.3.2 LBP紋理特征37-38
• 3.4 人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.4.1 檢測(cè)方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)38-40
• 3.4.2 本文檢測(cè)算法性能實(shí)驗(yàn)40-42
• 3.5 小結(jié)42-43
• 第四章 人臉識(shí)別與鑒別43-69
• 4.1 引言43
• 4.2 線性判別分析算法43-48
• 4.2.1 Fisher準(zhǔn)則44
• 4.2.2 LDA算法44-48
• 4.2.3 識(shí)別效果48
• 4.3 人臉圖像預(yù)處理48-50
• 4.3.1 幾何歸一化48-49
• 4.3.2 直方圖均衡49-50
• 4.4 人臉圖像清晰度評(píng)價(jià)50-56
• 4.4.1 清晰度評(píng)價(jià)算法51-54
• 4.4.2 清晰度評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)54-56
• 4.5 多角度人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)56-59
• 4.5.1 人臉樣本的采集56-57
• 4.5.2 人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)57-59
• 4.6 基于多模板的人臉識(shí)別59-63
• 4.6.1 算法流程圖60-61
• 4.6.2 識(shí)別結(jié)果61-62
• 4.6.3 結(jié)果分析與對(duì)比62-63
• 4.7 人臉鑒別63-68
• 4.7.1 近似正態(tài)分布64-65
• 4.7.2 最優(yōu)閾值65-68
• 4.8 小結(jié)68-69
• 第五章 系統(tǒng)測(cè)試69-76
• 5.1 引言69
• 5.2 檢測(cè)判斷時(shí)間分析69-72
• 5.3 考勤安防效果測(cè)試72-74
• 5.3.1 考勤效果72-73
• 5.3.2 安防效果73
• 5.3.3 模糊區(qū)設(shè)置73-74
• 5.4 本章小結(jié)74-76
• 結(jié)論76-77
• 參考文獻(xiàn)77-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果80-81
• 致謝81-82
• Ⅳ－2答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見82

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