基于演化算法的動態(tài)視頻流智能識別算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展人們對智能化的身份識別技術(shù)越來越重視,大量的研究者投入到人臉識別研究領(lǐng)域中。人臉識別技術(shù)具有廣闊的應用前景。它不僅可以用于視頻監(jiān)控、門禁系統(tǒng)等應用中,而且還可以促進多學科的交互發(fā)展。由于人臉識別有隱蔽性、非接觸性、直觀性,所以它是一種能夠被大眾認可的身份識別方法。因此研究動態(tài)視頻流中的識別方法具有重要意義。
　　本論文主要從視頻圖像的預處理、人臉檢測算法、特征提取算法、人臉識別算法四個方面分析能用于動態(tài)視頻流中

2、的算法。視頻圖像的預處理主要介紹了明暗程度的調(diào)節(jié)、大小的統(tǒng)一等前期處理方法。特征提取算法采用實時性較好的PCA算法,提取主要數(shù)據(jù)信息,以便后續(xù)的識別。本論文在總結(jié)經(jīng)典檢測識別算法的基礎上提出了一些相關(guān)的新算法。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新部分如下:
　　(1)提出了一種動態(tài)視頻流實時多人臉檢測算法。針對膚色檢測方法檢測區(qū)域較大,效果不理想,而AdaBoost檢測算法誤檢率較高,本論文提出了一種動態(tài)視頻流實時多人臉檢測算法。該算法首先運用膚色

3、的方法檢測出視頻中的膚色區(qū)域,然后運用AdaBoost檢測算法在膚色區(qū)域中找到人臉所在的位置。實驗分析顯示,這種處理方式有很好的檢測效果。
　　(2)提出了一種混合核函數(shù)的設計方法。本論文討論了RBF核與多項式核性能上的優(yōu)缺點。針對單一核函數(shù)在性能上存在的局限性,本論文設計了一個混合核函數(shù)。通過實驗結(jié)果分析,這種混合核函數(shù)比單一核函數(shù)有更加穩(wěn)定的性能。
　　(3)提出了一種基于小生境演化算法的混合核函數(shù)SVM人臉識別算法。參