連續(xù)視頻流中人臉檢測(cè)和識(shí)別的研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展的現(xiàn)代社會(huì)中,信息安全顯示出前所未有的重要性。身份識(shí)別是保證信息系統(tǒng)安全的重要前提,在國(guó)家安全、電子政務(wù)、安全檢查、保安監(jiān)控以及門禁系統(tǒng)等領(lǐng)域,都需要對(duì)人們身份識(shí)別及鑒定。人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域得到了深入的研究和廣泛的應(yīng)用。但人臉檢測(cè)識(shí)別要走向?qū)嶋H的應(yīng)用,檢測(cè)精度和檢測(cè)速率是急需解決的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。經(jīng)過(guò)近十來(lái)年的發(fā)展,人臉檢測(cè)識(shí)別的精度得到了較大的提高,但速度問(wèn)題一直有待提高。
　

2、　 本論文重點(diǎn)研究了對(duì)視頻圖像的人臉檢測(cè)和識(shí)別,在研究的過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻圖像的人臉檢測(cè),人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)還有待進(jìn)一步研究。
　　 通過(guò)在研究生階段大量閱讀人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)方面的文獻(xiàn)資料,本文首先對(duì)人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的概述,接著對(duì)人臉檢測(cè)和識(shí)別經(jīng)典算法進(jìn)行了分析和研究,為了提高人臉檢測(cè)和識(shí)別的效率,本文首先對(duì)待檢測(cè)的圖像進(jìn)行了直方圖變換增強(qiáng)、光照補(bǔ)償?shù)念A(yù)處理,然后對(duì)圖形進(jìn)行了邊緣檢測(cè)

3、和顏色分割,進(jìn)一步提高了圖像質(zhì)量。在此基礎(chǔ)上,分析研究了Adaboost算法,詳細(xì)闡述了該算法的整個(gè)過(guò)程,包括Harr特征的選取,矩形特征的計(jì)算,積分圖像的計(jì)算,然后介紹了弱分類器、強(qiáng)分類器和級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)造,基于該算法存在的問(wèn)題,本文對(duì)該算法提出了改進(jìn),主要是改進(jìn)了分類器構(gòu)造過(guò)程中,對(duì)概率值的更新規(guī)則進(jìn)行了改變,使新的循環(huán)更重視分類錯(cuò)誤的樣本,從而使構(gòu)造的分類器更加高效和實(shí)用,進(jìn)而提高對(duì)圖像的人臉檢測(cè)率并降低人臉誤檢率,然后本文對(duì)改進(jìn)