本文關鍵詞：基于人臉識別的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)

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【摘要】：如今,視頻監(jiān)控開始遍布于社會的各個角落,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別應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)對于封閉區(qū)域的人員進出監(jiān)控及財產安全具有重要意義。本文從實際應用角度出發(fā),以視頻監(jiān)控專用開發(fā)板海思HI3520D為硬件開發(fā)基礎,以實現對經過監(jiān)控場景的人員進行考勤與安防監(jiān)控為最終目標,研究在有限的硬件資源條件下的安防考勤監(jiān)控系統(tǒng)實現。主要工作包括以下幾個方面。1、嵌入式系統(tǒng)總體方案及整體架構的設計。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(即服務器端)端模式。整個系統(tǒng)軟件架構包括實時視頻、運動檢測、人臉檢測與識別、用戶監(jiān)聽和交互通信五個部分,根據交互通信分析給出系統(tǒng)網絡通信處理流程圖并設計通信協議。2、運動物體檢測。首先通過從海思芯片自帶的視頻內容偵測分析模塊API接口獲取偵測數據,來判斷是否有運動物體。然后,通過API接口獲取到當前圖像與背景之間的圖像宏塊SAD(Sum of Absolute Difference)。在圖像宏塊SAD中進行運動框的具體定位,得到物體運動框。此外,可以通過運動框的移動方向確定運動物體的狀態(tài)。3、人臉定位與截取。首先通過Haar特征在運動框內進行人臉檢測,如果未檢測到則再使用LBP特征進行人臉檢測。通過將兩種算法結合,可以實現一個較低的人臉檢測漏檢率。4、人臉識別。將截取得到的人臉圖像進行尺寸歸一化和直方圖均衡,然后根據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算法進行人臉識別。5、陌生人鑒別。通過大量人臉實驗數據,獲取每個注冊人員的人臉識別歐氏距離分布。每個人的歐氏距離數據近似符合正態(tài)分布。通過犧牲一定的準確性,進行陌生人鑒別。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合起來,進一步提高安防考勤的可靠性。
【關鍵詞】：安防考勤 嵌入式 人臉識別 LDA 鑒別
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內外研究現狀12-16
• 1.2.1 視頻監(jiān)控發(fā)展現狀12-13
• 1.2.2 人臉識別研究現狀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)總體方案與架構設計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 設計目標19
• 2.2 核心板資源19-21
• 2.3 整體拓撲設計21-23
• 2.3.1 服務端模式22
• 2.3.2 攝像頭前端模式22-23
• 2.4 軟件架構設計23-24
• 2.5 通信協議設計24-28
• 2.5.1 網絡處理流程圖24-26
• 2.5.2 通信協議26-28
• 2.6 小結28-29
• 第三章 運動捕捉與人臉檢測29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 運動物體檢測29-36
• 3.2.1 常用運動檢測算法30-31
• 3.2.2 基于硬件加速的運動檢測31
• 3.2.3 算法流程圖31
• 3.2.4 參數初始化31-33
• 3.2.5 運動物體定位方法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 人臉檢測實驗38-42
• 3.4.1 檢測方法對比實驗38-40
• 3.4.2 本文檢測算法性能實驗40-42
• 3.5 小結42-43
• 第四章 人臉識別與鑒別43-69
• 4.1 引言43
• 4.2 線性判別分析算法43-48
• 4.2.1 Fisher準則44
• 4.2.2 LDA算法44-48
• 4.2.3 識別效果48
• 4.3 人臉圖像預處理48-50
• 4.3.1 幾何歸一化48-49
• 4.3.2 直方圖均衡49-50
• 4.4 人臉圖像清晰度評價50-56
• 4.4.1 清晰度評價算法51-54
• 4.4.2 清晰度評價實驗54-56
• 4.5 多角度人臉識別實驗56-59
• 4.5.1 人臉樣本的采集56-57
• 4.5.2 人臉識別實驗57-59
• 4.6 基于多模板的人臉識別59-63
• 4.6.1 算法流程圖60-61
• 4.6.2 識別結果61-62
• 4.6.3 結果分析與對比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68-69
• 第五章 系統(tǒng)測試69-76
• 5.1 引言69
• 5.2 檢測判斷時間分析69-72
• 5.3 考勤安防效果測試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)設置73-74
• 5.4 本章小結74-76
• 結論76-77
• 參考文獻77-80
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果80-81
• 致謝81-82
• Ⅳ－2答辯委員會對論文的評定意見82

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