視頻人臉檢測技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近幾年來，隨著多媒體處理技術(shù)的日趨成熟以及人們安全意識的不斷提高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在社會(huì)生活的各個(gè)方面都得到了廣泛的應(yīng)用。人是社會(huì)的主體，監(jiān)控系統(tǒng)的作用主要是實(shí)現(xiàn)對人的監(jiān)控。而從海量的視頻資料中查找人物信息，對人而言，是一項(xiàng)既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力的工作。因此，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在智能方面，還需要進(jìn)一步地改進(jìn)。
　　 人臉檢測不論是在生物識別，還是在計(jì)算機(jī)視覺以及模式識別等領(lǐng)域一直以來都是一項(xiàng)受到高度重視的研究課題，而且不斷出現(xiàn)新的研究方法與結(jié)合點(diǎn)。

2、本論文通過采用人臉檢測的方法，建立了一個(gè)視頻子序列提取系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容涉及如下幾個(gè)方面:
　　 1.研究視頻格式及其特點(diǎn)，比較不同視頻格式的編碼和解碼方式，確定在進(jìn)行人臉檢測的過程中采用的方法;
　　 2.研究目前主流的人臉檢測的方法，比較其優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍等等，并選擇合適的方法應(yīng)用于本系統(tǒng)。根據(jù)視頻在時(shí)間以及空間連續(xù)的特點(diǎn)，本文提出了一個(gè)基于隨機(jī)算法的幀序列過濾算法，并結(jié)合OpenCV技術(shù)獲取簡化的視頻檢測幀序列，從

3、而避免了視頻幀的全盤檢測，提高了檢測效率;
　　 3.對系統(tǒng)進(jìn)行建模。在對數(shù)據(jù)庫建模時(shí)，為了盡可能的避免數(shù)據(jù)冗余以及后期數(shù)據(jù)量增大帶來的數(shù)據(jù)庫性能問題，使數(shù)據(jù)庫模型滿足第三范式的要求，并創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕痛鎯?chǔ)過程。在對系統(tǒng)功能進(jìn)行建模時(shí)，考慮到后期功能性的擴(kuò)展以及數(shù)據(jù)庫類型的改變，采用適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)模式，并為新增功能以及新的數(shù)據(jù)庫類型預(yù)留接口;
　　 4.根據(jù)上述系統(tǒng)模型，對系統(tǒng)進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)和測試。
　　 最終，本系統(tǒng)