數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動人臉檢測問題研究.pdf

1、運(yùn)動人臉檢測在數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對運(yùn)動人臉檢測問題的研究已成為人工智能及模式識別等領(lǐng)域廣泛關(guān)注的課題。由于數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動人臉檢測研究涉及到視頻的運(yùn)動目標(biāo)提取和人臉檢測兩方面的專業(yè)知識，使問題研究起來比較復(fù)雜，目前的研究成果還不能完全滿足實(shí)際的需要。 本文在深入分析數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的組成要素基礎(chǔ)上，結(jié)合目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，提出了一套有較強(qiáng)魯棒性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的方案——以視頻運(yùn)動目標(biāo)提取和級聯(lián)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、模型為技術(shù)基礎(chǔ)的運(yùn)動人臉檢測系統(tǒng)。該視覺系統(tǒng)由三大功能塊構(gòu)成：運(yùn)動圖象分割子系統(tǒng)、侯選人臉區(qū)域圖象預(yù)處理子系統(tǒng)和人臉精確檢測子系統(tǒng)。 其主要工作和結(jié)論如下： (1)對于運(yùn)動圖象分割子系統(tǒng)；首先在分析了常規(guī)目標(biāo)提取算法的某些缺陷后，本文提出了一種改進(jìn)的光流算法，用該算法成功地實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控系統(tǒng)中被檢測圖像的運(yùn)動區(qū)域分割，該分割算法具有較強(qiáng)的魯棒性和抗噪能力。并且，在侯選人臉區(qū)域平滑與提取中，本文也充分利用了形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算和濾波

3、處理，去除了區(qū)域噪聲，并對零散的小區(qū)域進(jìn)行合并，取得了較為滿意的效果。 (2)對于侯選人臉區(qū)域圖象預(yù)處理子系統(tǒng)；首先對侯選人臉區(qū)域進(jìn)行濾波以去除圖象噪聲，再做灰度拉伸以調(diào)節(jié)圖象的對比度，然后用直方圖均衡調(diào)節(jié)圖象的均值和方差，達(dá)到灰度歸一化的目的。這樣消除了不同成象條件造成的影響。 (3)對于人臉精確檢測子系統(tǒng)；在綜合考慮了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在模式識別領(lǐng)域的諸多優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上，本文提出了一種兩級串聯(lián)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測模型，