基于視頻的遠(yuǎn)距離人臉檢測(cè)與識(shí)別.pdf

1、隨著人臉檢測(cè)與識(shí)別算法研究的深入和視頻監(jiān)控需求的增長(zhǎng)，基于視頻的遠(yuǎn)距離人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)逐漸成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。遠(yuǎn)距離條件下的視頻場(chǎng)景通常比較復(fù)雜，表現(xiàn)為背景多變、光照不受控制、監(jiān)控?cái)z像頭距離觀測(cè)人臉較遠(yuǎn)，使得視頻圖像中的人臉區(qū)域面積較小，分辨率低且光照變化，難于進(jìn)行人臉檢測(cè)與識(shí)別。 針對(duì)這一問題，本文的研究思路是：首先，在遠(yuǎn)距離條件下檢測(cè)人臉，然后對(duì)低分辨率的人臉圖像進(jìn)行處理，獲得高分辨率人臉圖像可用于人臉識(shí)別。論文主要做了

2、以下研究工作： 第一，研究了遠(yuǎn)距離和光照變化條件下視頻序列中的人臉檢測(cè)問題，利用混合膚色模型在遠(yuǎn)距離條件下檢測(cè)人臉，然后利用人臉幻想方法，從低分辨率人臉圖像中重構(gòu)高分辨率人臉圖像，得到可用于人臉識(shí)別的清晰人臉圖像。 第二，研究了基于Gabor變換的局部二值模式人臉特征提取方法，并通過直方圖序列表達(dá)降低了特征維數(shù)。 第三，將偽逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法應(yīng)用于實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)中，并獲得了期望的效果。 第四，構(gòu)建了面向