嵌入式視頻系統(tǒng)人臉朝向定位算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、人體行為分析是模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，近些年來(lái)吸引了越來(lái)越多的目光，取得了飛速的發(fā)展。人臉的姿態(tài)定位與關(guān)注行為分析以其重要的應(yīng)用價(jià)值和較高的準(zhǔn)確度，成為了行為分析領(lǐng)域發(fā)展最快的研究方向之一。通過(guò)模板匹配、機(jī)器學(xué)習(xí)、形態(tài)學(xué)特征、跟蹤預(yù)測(cè)等方法確定的目標(biāo)個(gè)體頭部在三維空間中的角度信息，對(duì)安全監(jiān)控、國(guó)防建設(shè)、信息社會(huì)、消費(fèi)電子等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的相關(guān)領(lǐng)域有著重要的意義。
　　在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，我們經(jīng)常面對(duì)的是標(biāo)清單路攝像頭拍攝的

2、黑白或彩色視頻，拍攝環(huán)境中強(qiáng)烈的光線變化、攝像器材造成的噪聲與模糊、復(fù)雜多變的背景環(huán)境以及其所造成的人臉遮蔽等諸多問(wèn)題使得精確人臉姿態(tài)定位算法的誤差顯著增大。本文研究的主要目的是設(shè)計(jì)一種對(duì)光線變化、噪聲污染、復(fù)雜背景環(huán)境以及人臉遮蔽具有魯棒性的精確人臉姿態(tài)定位算法。
　　Histograms of oriented gradients(HOG)算子對(duì)圖像細(xì)節(jié)特征的提取具有很強(qiáng)的魯棒性，通過(guò)采用人臉圖像的HOG特征作為SVR算法的輸

3、入向量，我們?cè)O(shè)計(jì)了分段HOG-SVR人臉?lè)较蚨ㄎ凰惴?，采用分段處理的方式，?shí)現(xiàn)了精確的人臉姿態(tài)定位。為了解決遮蔽所造成的影響，我們利用HOG塊的局部響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉遮蔽區(qū)域位置的初步定位，并設(shè)計(jì)了分塊Gaussian-HOG-SVR算法，對(duì)嚴(yán)重遮蔽狀態(tài)下的人臉實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的方向推定。實(shí)驗(yàn)表明本文提出的人臉姿態(tài)定位算法，在環(huán)境光線變化、低分辨率圖像、噪聲污染以及人臉遮蔽的情況下取得了非常精確地預(yù)測(cè)效果。
　　最后我們?cè)赑C平臺(tái)上完成