ARM 平臺下人臉識別智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究.pdf

1、近年來，隨著人民生活質(zhì)量的提升，許多公共場所和家庭都裝上了監(jiān)視器，以期實現(xiàn)對人和財產(chǎn)的安全保障。市場對視頻監(jiān)控產(chǎn)品越來越大的需求，使其蘊藏著巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＥc此同時，圖像處理與計算機視覺技術(shù)的不斷進步，推動著視頻監(jiān)控向智能化的方向發(fā)展。不同于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)δ繕诉M行定位、識別和行為理解，并在異常情況發(fā)生時實現(xiàn)自動報警。這些特點使得智能監(jiān)控技術(shù)的研究成為備受關(guān)注的前沿課題之一。但現(xiàn)有的智能監(jiān)控系統(tǒng)主要基于PC平臺實現(xiàn)，

2、存在成本高，安裝困難的問題，不利于在個體家庭內(nèi)的使用。因此本文設計并實現(xiàn)了一個基于嵌入式平臺的人臉識別智能監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以自動識別闖入監(jiān)控區(qū)域人員的身份，并在識別出陌生人時，自動觸發(fā)報警功能。本文完成的主要工作如下：
　　(1)由于ARM平臺計算能力有限，需要縮小圖像才能實現(xiàn)快速人臉識別。然而縮小圖像降低了圖像分辨率，導致1.5米外的人臉不能被識別。針對這個問題，本文提出了基于運動目標檢測的人臉識別方法。系統(tǒng)首先采用 ViBe

3、(Visual Background Extractor)算法檢測闖入監(jiān)控區(qū)域的運動目標，然后在檢測到的目標區(qū)域內(nèi)，采用AdaBoost和LBP(Local Binary Pattern)算法進行人臉檢測與識別。經(jīng)實驗驗證，該算法不但可以大大降低計算量，提高人臉識別實時性，而且直接對原圖像進行處理，解決了低分辨率下，不能識別較遠距離人臉的問題。
　　(2)本文在檢測到運動目標后，將計算目標的最大外接矩形，后續(xù)的人臉檢測與識別只在矩

4、形區(qū)域圖像內(nèi)進行。但在實驗中發(fā)現(xiàn)，很多情況下，只有人的身體部分處在外接矩形區(qū)域內(nèi)，而臉部被排除在外，這很大程度上降低了人臉識別率。針對這個問題，本文通過實驗設計和驗證，提出上移首次得到的目標外接矩形的方法，解決了人臉不在矩形區(qū)域內(nèi)的問題。由于人的臉部處在矩形區(qū)域內(nèi)的上部位置，因此，本文通過只處理第二次得到矩形內(nèi)的上面部分圖像，進一步縮小后續(xù)人臉識別的圖像面積，提高了系統(tǒng)實時性。
　　(3)設計并實現(xiàn)了基于ARM平臺下的人臉識別智能