基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)的研究起步較早，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，人們對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究已經(jīng)越來(lái)越成熟。目前已經(jīng)出現(xiàn)了很多商用人臉識(shí)別系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在較理想的條件下已經(jīng)得到了人們的認(rèn)可。然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于人臉圖像本身和各種外部條件的限制，如特征表達(dá)方法的好壞、特征向量的維數(shù)大小，人臉識(shí)別技術(shù)還不能廣泛的普及，因此尋找一種簡(jiǎn)單有效且計(jì)算量小的識(shí)別方法，才能真正廣泛的普及人臉識(shí)別的應(yīng)用。
　　所謂的人臉識(shí)別就是通過(guò)對(duì)人臉

2、圖像進(jìn)行特征提取，然后與訓(xùn)練知識(shí)庫(kù)中的特征向量進(jìn)行比對(duì)，從而進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，最后給出識(shí)別結(jié)果，也就是待測(cè)人臉圖像所屬的類(lèi)別。
　　本文對(duì)人臉識(shí)別過(guò)程中的人臉檢測(cè)、圖像預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)識(shí)別等問(wèn)題做了相關(guān)的研究，最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)監(jiān)控圖像下的人臉識(shí)別系統(tǒng)，主要工作和成果包括:
　　1.介紹了Adaboost算法人臉檢測(cè)算法的基本原理。
　　鑒于視頻監(jiān)控下的人臉識(shí)別對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，本文采用了快速Adaboost算法進(jìn)行人臉檢

3、測(cè)，其檢測(cè)率和計(jì)算速度能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)系統(tǒng)的需要。
　　2.總結(jié)了LBP算子的優(yōu)缺點(diǎn)，研究了影響LBP人臉識(shí)別的因子。
　　本文通過(guò)對(duì)LBP算子的詳細(xì)介紹，總結(jié)出了LBP算子的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出了影響傳統(tǒng)LBP算子人臉識(shí)別的因子:預(yù)處理和分塊方式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:預(yù)處理能明顯的提高LBP人臉識(shí)別的識(shí)別率;分塊大小對(duì)識(shí)別率有著很大的影響，分塊數(shù)越多識(shí)別率越高，但是過(guò)高的分塊也會(huì)使識(shí)別率降低。
　　3.在研究LBP算子的基礎(chǔ)上，