本文關(guān)鍵詞：人臉檢測與跟蹤在視頻監(jiān)控中的應用研究

  更多相關(guān)文章： 人臉檢測 視頻監(jiān)控 AdaBoost 支持向量機 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別應用領(lǐng)域非常廣泛。鑒于人們對人臉識別的要求不斷提高,越來越多的學者進行了更深層次的人臉檢測相關(guān)研究和探索。探索人臉檢測更為有效的方法,是視頻監(jiān)控技術(shù)走向?qū)嵱没仨毥鉀Q的一個關(guān)鍵問題,它經(jīng)歷了從最初的檢測靜態(tài)圖像到實時視頻的檢測的過程。人臉檢測干擾因素很多,其檢測算法都存在計算量大、速度慢以及檢測準確率低等不足。在人臉檢測方面,用得比較多的是AdaBoost方法,AdaBoost方法具備很多優(yōu)勢,也存在一些不足。在試驗中發(fā)現(xiàn),盡管它可以檢測實時視頻,但在復雜的戶外場景下,其人臉檢測率還不夠高,人臉檢測準確率偏低,經(jīng)常會出現(xiàn)錯誤檢測、漏檢測和重復檢測的現(xiàn)象,把該方法應用于人臉檢測還需要進一步的研究和改進。利用膚色信息來進行人臉檢測不失為一種行之有效的方法。不過,在利用膚色進行的人臉檢測法中,還無法擺脫外在環(huán)境帶來的技術(shù)難題,膚色檢測法也并不適合作為人臉檢測的主要方法,僅能作為輔助性手段幫助識別人臉檢測和跟蹤。本文提出了一種Boost2-SVM算法,充分利用了AdaBoost的檢測優(yōu)勢和支持向量機的學習泛化能力,結(jié)合了兩種算法的優(yōu)點,實驗結(jié)果表明,改進后的算法,能切實提高人臉識別的精度。本文還提出了一種基于擴展二維線性判別分析方法的人臉識別算法。通過擴充人臉樣本,提高了人臉識別的性能。同時在視頻監(jiān)控的實際應用環(huán)境中進行了仿真,通過仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),本文改進后的算法在性能上和人臉識別精確度方面有了較大的提高。本文采用VC6.0編程語言,設計了人臉檢測和跟蹤系統(tǒng)。在實際測試過程中,實現(xiàn)了復雜背景下快捷進行人臉檢測和跟蹤。較傳統(tǒng)技術(shù)糾錯效果優(yōu)勢顯著,檢測率高,錯檢率低。實驗結(jié)果表明,采用了新算法的系統(tǒng)具有實時性、準確性特點。
【關(guān)鍵詞】：人臉檢測 視頻監(jiān)控 AdaBoost 支持向量機 線性判別分析算法
【學位授予單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 人臉檢測及算法10-11
• 1.2.2 基于支持向量機的AdaBoost算法改進研究11
• 1.2.3 改進基于模塊化 2D-LDA的人臉識別算法11
• 1.3 創(chuàng)新點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 人臉檢測途徑14-17
• 2.2.1 人臉檢測簡介14
• 2.2.2 常用的人臉檢測方法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)控中人臉識別及跟蹤的應用19-33
• 3.1 系統(tǒng)功能需求19
• 3.2 人臉檢測的功能模塊設計19-20
• 3.2.1 圖像獲取模塊20
• 3.2.2 圖像預處理模塊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 識別模塊20
• 3.3 系統(tǒng)實現(xiàn)步驟及圖像處理20-29
• 3.3.1 檢測跟蹤的實現(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 實時跟蹤效果29-32
• 3.4.1 人臉跟蹤介紹29-30
• 3.4.2 人臉跟蹤的實現(xiàn)方法30-31
• 3.4.3 人臉跟蹤的實驗結(jié)果31-32
• 3.4.4 對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人臉識別算法的改進33-41
• 4.1 基于PCA的人臉識別算法概述33-35
• 4.2 本文的人臉識別算法35-37
• 4.2.1 人臉識別的改進35-36
• 4.2.2 改進算法在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應用36-37
• 4.3 基于模塊化 2D-LDA的人臉識別算法實驗37-39
• 4.3.1 人臉數(shù)據(jù)庫樣本37
• 4.3.2 人臉樣本的擴充37-38
• 4.3.3 視頻識別效果38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-41
• 第5章 基于AdaBoost學習算法的改進41-59
• 5.1 AdaBoost學習算法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 級聯(lián)分類器45-47
• 5.3 基于AdaBoost人臉檢測算法的改進47-53
• 5.3.1 支持向量機47-49
• 5.3.2 對AdaBoost算法的改進49-53
• 5.4 改進后的算法在視頻監(jiān)控中的測試實驗結(jié)果53-57
• 5.4.1 改進前人臉檢測與跟蹤實驗結(jié)果及數(shù)據(jù)53-55
• 5.4.2 改進后人臉檢測與跟蹤實驗結(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62-64
• 在校期間發(fā)表的學術(shù)論文64

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本文編號：807427