【摘要】：監(jiān)控系統(tǒng)是一種涉及模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能等多學(xué)科的前沿研究領(lǐng)域,它存在著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景,廣受國(guó)內(nèi)外研究人員的關(guān)注,因此監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)也是國(guó)內(nèi)學(xué)者熱衷于研究的熱點(diǎn)話題之一。本文避免過(guò)于依賴軟技術(shù)造成的算法復(fù)雜性,采用軟硬件結(jié)合的方式,展開(kāi)了對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的研究。為了能夠更準(zhǔn)確的對(duì)人臉定位,對(duì)人臉檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析;為了能夠跟蹤更多的人臉信息,針對(duì)不同結(jié)果采取了不同的定位算法。在對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)理論分析的基礎(chǔ)上,確定了監(jiān)控系統(tǒng)的組成,根據(jù)系統(tǒng)各部分的功能和連接關(guān)系,建立了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。借助VS2008環(huán)境與Open CV輔助庫(kù),通過(guò)攝像頭采集現(xiàn)場(chǎng)圖像,利用Haar-like特征法尋找出圖像中的人臉特征矩形,通過(guò)Ada Boost算法生成級(jí)聯(lián)分類器,進(jìn)行人臉檢測(cè),根據(jù)不同檢測(cè)結(jié)果,進(jìn)行不同的人臉定位算法進(jìn)行人臉定位,將圖像顯示窗口中心選為坐標(biāo)原點(diǎn),用線性變換的方法獲取人臉位置偏差,采用映射的方法把二維像素偏差轉(zhuǎn)換成二維角度偏差,并發(fā)送給Mega2560單片機(jī),單片機(jī)根據(jù)接收到的角度偏差信息,控制攝像頭使人臉始終在坐標(biāo)原點(diǎn)位置,對(duì)人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。基于Open GL搭建監(jiān)控裝置三維模型,并與裝置本體級(jí)聯(lián),兩者統(tǒng)一動(dòng)作,隨時(shí)根據(jù)三維模型觀察本體的轉(zhuǎn)動(dòng)角度。最后,單片機(jī)根據(jù)接收的信息,通過(guò)控制舵機(jī)組去控制攝像頭,使攝像頭實(shí)時(shí)跟蹤人臉,基于單片機(jī)搭建外圍語(yǔ)音控制電路,通過(guò)語(yǔ)音芯片,控制系統(tǒng)的工作狀態(tài)。對(duì)人臉檢與跟蹤結(jié)果采樣并分析,實(shí)驗(yàn)表明系統(tǒng)能完成單人臉和多人臉的檢測(cè),同時(shí)可以準(zhǔn)確跟蹤人臉。
[Abstract]:Monitoring system is a kind of multi-disciplinary research field involving pattern recognition, image processing, computer vision and artificial intelligence. It has great economic value and wide application prospect, and has been paid much attention by researchers at home and abroad. Therefore, monitoring system technology is also one of the hot topics that domestic scholars are keen to study. In this paper, the algorithm complexity caused by soft technology is avoided, and the monitoring system is studied by combining software and hardware. In order to more accurately locate the face, the face detection results are analyzed. In order to track more face information, different localization algorithms are adopted for different results. Based on the theoretical analysis of the monitoring system, the composition of the monitoring system is determined, and the overall structure of the system is established according to the functions and connections of each part of the system. With the help of the VS2008 environment and the Open CV assistant library, the scene images are collected by the camera, and the face feature rectangle is found out by using the Haar-like feature method. The cascade classifier is generated by the Ada Boost algorithm, and the face detection is carried out according to the different detection results. Different face localization algorithms are used to locate the face. The center of the image display window is chosen as the origin of the coordinate. The face position deviation is obtained by linear transformation, and the two-dimensional pixel deviation is converted into the two-dimensional angle deviation by mapping method. It is sent to Mega2560 singlechip. According to the received information of angle deviation, the single chip computer controls the camera to keep the human face at the origin of coordinates and tracks the human face in real time. The 3D model of monitoring device is built based on Open GL and cascaded with the device body. The two movements are unified and the rotation angle of the body is observed at any time according to the 3D model. Finally, according to the received information, the single chip microcomputer controls the camera by controlling the steering gear group to make the camera track the face in real time. The peripheral voice control circuit is built based on the single chip computer, and the working state of the system is controlled by the voice chip. The results of face detection and tracking are sampled and analyzed. The experimental results show that the system can detect single face and multi-face and track face accurately.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP277

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本文編號(hào)：2390080