本文關(guān)鍵詞：人臉檢測(cè)與跟蹤在視頻監(jiān)控中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 人臉檢測(cè) 視頻監(jiān)控 AdaBoost 支持向量機(jī) 線性判別分析算法

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展,基于生物特征的人臉識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。鑒于人們對(duì)人臉識(shí)別的要求不斷提高,越來越多的學(xué)者進(jìn)行了更深層次的人臉檢測(cè)相關(guān)研究和探索。探索人臉檢測(cè)更為有效的方法,是視頻監(jiān)控技術(shù)走向?qū)嵱没仨毥鉀Q的一個(gè)關(guān)鍵問題,它經(jīng)歷了從最初的檢測(cè)靜態(tài)圖像到實(shí)時(shí)視頻的檢測(cè)的過程。人臉檢測(cè)干擾因素很多,其檢測(cè)算法都存在計(jì)算量大、速度慢以及檢測(cè)準(zhǔn)確率低等不足。在人臉檢測(cè)方面,用得比較多的是AdaBoost方法,AdaBoost方法具備很多優(yōu)勢(shì),也存在一些不足。在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),盡管它可以檢測(cè)實(shí)時(shí)視頻,但在復(fù)雜的戶外場(chǎng)景下,其人臉檢測(cè)率還不夠高,人臉檢測(cè)準(zhǔn)確率偏低,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤檢測(cè)、漏檢測(cè)和重復(fù)檢測(cè)的現(xiàn)象,把該方法應(yīng)用于人臉檢測(cè)還需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。利用膚色信息來進(jìn)行人臉檢測(cè)不失為一種行之有效的方法。不過,在利用膚色進(jìn)行的人臉檢測(cè)法中,還無法擺脫外在環(huán)境帶來的技術(shù)難題,膚色檢測(cè)法也并不適合作為人臉檢測(cè)的主要方法,僅能作為輔助性手段幫助識(shí)別人臉檢測(cè)和跟蹤。本文提出了一種Boost2-SVM算法,充分利用了AdaBoost的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)和支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)泛化能力,結(jié)合了兩種算法的優(yōu)點(diǎn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法,能切實(shí)提高人臉識(shí)別的精度。本文還提出了一種基于擴(kuò)展二維線性判別分析方法的人臉識(shí)別算法。通過擴(kuò)充人臉樣本,提高了人臉識(shí)別的性能。同時(shí)在視頻監(jiān)控的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中進(jìn)行了仿真,通過仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),本文改進(jìn)后的算法在性能上和人臉識(shí)別精確度方面有了較大的提高。本文采用VC6.0編程語言,設(shè)計(jì)了人臉檢測(cè)和跟蹤系統(tǒng)。在實(shí)際測(cè)試過程中,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下快捷進(jìn)行人臉檢測(cè)和跟蹤。較傳統(tǒng)技術(shù)糾錯(cuò)效果優(yōu)勢(shì)顯著,檢測(cè)率高,錯(cuò)檢率低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用了新算法的系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：人臉檢測(cè) 視頻監(jiān)控 AdaBoost 支持向量機(jī) 線性判別分析算法
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 研究背景和研究意義10
• 1.2 研究的主要內(nèi)容10-11
• 1.2.1 人臉檢測(cè)及算法10-11
• 1.2.2 基于支持向量機(jī)的AdaBoost算法改進(jìn)研究11
• 1.2.3 改進(jìn)基于模塊化 2D-LDA的人臉識(shí)別算法11
• 1.3 創(chuàng)新點(diǎn)11
• 1.4 研究方法11-13
• 第2章 相關(guān)技術(shù)及研究綜述13-19
• 2.1 人臉識(shí)別技術(shù)13-14
• 2.1.1 五官規(guī)則13
• 2.1.2 輪廓規(guī)則13
• 2.1.3 中分規(guī)則13-14
• 2.2 人臉檢測(cè)途徑14-17
• 2.2.1 人臉檢測(cè)簡介14
• 2.2.2 常用的人臉檢測(cè)方法14-17
• 2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 2.3.1 國外的發(fā)展概況17
• 2.3.2 國內(nèi)的發(fā)展概況17-19
• 第3章 視頻監(jiān)控中人臉識(shí)別及跟蹤的應(yīng)用19-33
• 3.1 系統(tǒng)功能需求19
• 3.2 人臉檢測(cè)的功能模塊設(shè)計(jì)19-20
• 3.2.1 圖像獲取模塊20
• 3.2.2 圖像預(yù)處理模塊20
• 3.2.3 人臉區(qū)域獲取20
• 3.2.4 人臉定位模塊20
• 3.2.5 特征提取模塊20
• 3.2.6 識(shí)別模塊20
• 3.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)步驟及圖像處理20-29
• 3.3.1 檢測(cè)跟蹤的實(shí)現(xiàn)步驟20-22
• 3.3.2 圖像的取得22-24
• 3.3.3 人臉數(shù)據(jù)的處理24-29
• 3.4 實(shí)時(shí)跟蹤效果29-32
• 3.4.1 人臉跟蹤介紹29-30
• 3.4.2 人臉跟蹤的實(shí)現(xiàn)方法30-31
• 3.4.3 人臉跟蹤的實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-32
• 3.4.4 對(duì)人臉跟蹤存在問題的處理32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于模塊化 2D-LDA人臉識(shí)別算法的改進(jìn)33-41
• 4.1 基于PCA的人臉識(shí)別算法概述33-35
• 4.2 本文的人臉識(shí)別算法35-37
• 4.2.1 人臉識(shí)別的改進(jìn)35-36
• 4.2.2 改進(jìn)算法在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用36-37
• 4.3 基于模塊化 2D-LDA的人臉識(shí)別算法實(shí)驗(yàn)37-39
• 4.3.1 人臉數(shù)據(jù)庫樣本37
• 4.3.2 人臉樣本的擴(kuò)充37-38
• 4.3.3 視頻識(shí)別效果38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-41
• 第5章 基于AdaBoost學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)41-59
• 5.1 AdaBoost學(xué)習(xí)算法41-43
• 5.1.1 算法的原理41-42
• 5.1.2 算法討論42-43
• 5.2 積分圖像43-47
• 5.2.1 矩形特征43-44
• 5.2.2 積分圖44-45
• 5.2.3 級(jí)聯(lián)分類器45-47
• 5.3 基于AdaBoost人臉檢測(cè)算法的改進(jìn)47-53
• 5.3.1 支持向量機(jī)47-49
• 5.3.2 對(duì)AdaBoost算法的改進(jìn)49-53
• 5.4 改進(jìn)后的算法在視頻監(jiān)控中的測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-57
• 5.4.1 改進(jìn)前人臉檢測(cè)與跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果及數(shù)據(jù)53-55
• 5.4.2 改進(jìn)后人臉檢測(cè)與跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果及數(shù)據(jù)55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-59
• 結(jié)束語59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-64
• 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文64

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本文編號(hào)：807427