本文關鍵詞：視頻監(jiān)控中實時人臉識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)　出處：《鄭州大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 人臉檢測 人臉校準 人臉識別 活體檢測 歸一化眼眶距離比 視頻監(jiān)控 EmguCV

【摘要】：高考是國家選拔人才的重要手段。為了保障考試公平公正,在高考錄取工作中,只能允許指定人員進入工作場地。為了解決錄取入場人員身份識別問題,本課題提出了對錄取工作場地入口采用視頻監(jiān)控,在計算機捕獲的視頻圖像中對出現(xiàn)的人臉進行身份識別。為了防止偽造的人臉圖像欺騙機器通過自動人臉識別,視頻人臉識別中必須再加以活體檢測技術判斷視頻中的人臉是否是真實的人臉。筆者通過研究相關文獻,對視頻中面部基準點變化的分析。提出了基于歸一化眼眶距離比描述人眼眶距離在視頻中的變化。通過計算其方差與一定的閾值相比較,可以對視頻中的眨眼行為進行監(jiān)測,進而確定是否是真實的人臉。該活體檢測方法計算容易,占用內(nèi)存少,而且不需要添加額外傳感器,在測試中得到92.4%以上的準確率。實驗分別從效率和精度兩方面對人臉檢測校準和人臉識別方法進行甄選,最終選擇了基于形狀索引特征的聯(lián)合層疊模型的人臉檢測校準方法和基于深度學習的GoogLeNet人臉識別方法。在VS2013軟件平臺上使用.NET、EmguCV、FaceSDK等類庫編寫完成了一個準確高效的視頻監(jiān)控實時多人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)滿足了對高考錄取場地人員身份驗證的需求,于2016年河南省高考錄取工作中進行了部署,取得了良好的實際應用效果。
[Abstract]:The college entrance examination is an important means for the national selection of talents. In order to ensure the fairness and fairness of the examination, only the designated personnel can be allowed to enter the work site in the work of the college entrance examination, and in order to solve the problem of identity identification of the admitted persons. In this paper, video surveillance is proposed for the entrance of the admission work site. In order to prevent the fake face image spoofing machine from automatic face recognition. In video face recognition, it is necessary to use live detection technology to judge whether the face in the video is a real face. The change of facial reference point in video is analyzed. Based on the normalized orbital distance ratio, the variation of human orbital distance in video is described. The variance is compared with a certain threshold by calculating the variance. The blinking behavior in video can be monitored to determine whether the face is real. This method is easy to calculate, takes up less memory, and does not need to add additional sensors. In the test, the accuracy is more than 92.4%. The method of face detection and calibration and face recognition are selected from the efficiency and accuracy of the experiment. Finally, the method of face detection and calibration based on joint stacking model based on shape index feature and the method of GoogLeNet face recognition based on depth learning are selected. The use of .NE on VS2013 software platform. T. An accurate and efficient video surveillance real-time multi-face recognition system has been developed by using the class libraries such as the EmguCVV Facebook SDK. The system meets the needs of the authentication of the personnel in the entrance examination venue. In 2016, Henan Province College entrance examination admission work was deployed, and achieved good practical application results.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN948.6

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本文編號：1431920