視頻監(jiān)控系統(tǒng)的人臉檢測與識別技術研究.pdf

1、近年來,生物識別技術得到了高速發(fā)展,而人臉識別是所有生物識別方法中應用最廣泛的技術之一。與傳統(tǒng)的身份識別系統(tǒng)相比,生物識別系統(tǒng)具有普遍性、唯一性、永久性的特點,在許多場所被公認為是比較安全的身份識別系統(tǒng)。
　　 本文對人臉識別系統(tǒng)提出了一套研究方法,具體包括以下幾個方面:
　　 1、針對人臉識別方面的知識,對其研究背景,發(fā)展前景進行了研究,對檢測和識別算法系統(tǒng)性地進行概括說明。人臉檢測方法主要包括基于知識和統(tǒng)計學習的方法

2、,具體介紹了PCA和LDA方法、DCT方法、SVD方法、小波變換方法、參數(shù)模型法、彈性圖匹配法、SVM方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和三維人臉識別方法。
　　 2、系統(tǒng)預處理,主要包括視頻采集、圖像載入、人體定位、光線補償、中值濾波、膚色建模和水平、垂直灰度投影,最后確定人臉方位。其中人體定位部分采用背景相差法,可以很快地得到人體目標。膚色建模法可以對黃色皮膚和白色皮膚建模,但對黑色皮膚建模效果較差。然而水平、垂直灰度投影法有所突破,對黑色

3、皮膚的人體目標有非常優(yōu)越的檢測效果。
　　 3、人臉檢測,分為眼睛定位,嘴巴定位和人臉勾勒三個部分。眼睛定位時首先對人臉樣本進行色度匹配和亮度匹配,并相結合,再進行去假區(qū)域和膨脹處理,最終檢測到眼睛中心點。嘴巴定位部分樣本經(jīng)過亮度和色度匹配、像素腐蝕、去離散點、去假區(qū)域等,從而得到嘴巴中心點。最后檢驗所得到的三點是否滿足銳角三角形規(guī)則,滿足條件的樣本即為人臉。
　　 4、對檢測為人臉的圖像進行人臉識別,先采用傳統(tǒng)PCA和

4、歐氏距離方法,該方法檢測速度較慢；為此引入小波變換,提取低維空間的特征,明顯提高檢測速度。為了提高識別率,采用Gabor小波加BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法取得顯著效果。
　　 5、在二維空間的人臉識別方法終究會受到光照、表情、姿態(tài)的影響,為此,有必要的將人臉識別從二維空間拓展到三維空間。采用連續(xù)小波變換方法對光柵投影圖像進行相位分解,可以得到人臉的三維數(shù)據(jù),完成人臉的重構。
　　 本文完成了基于人臉識別技術的家庭防盜系統(tǒng)的研究和設計