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文檔簡介
1、在基于視頻的人臉識別技術(shù)發(fā)展過程中,一個(gè)無法回避的問題是如何穩(wěn)定而準(zhǔn)確地識別出姿態(tài)和尺度發(fā)生大幅變化的被拍攝者。在這種情況下,若采用傳統(tǒng)的靜態(tài)人臉識別方法對單個(gè)視頻幀進(jìn)行人臉檢測和識別,那么從待測視頻中選擇哪幀作為代表,將直接決定此次識別的成敗,這種方式顯然既不可靠又不準(zhǔn)確;即使從改善系統(tǒng)穩(wěn)定性的角度出發(fā),將若干視頻幀的識別結(jié)果經(jīng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)之后得出最終結(jié)論,也還是增加了計(jì)算復(fù)雜度,從整體效果來看往往得不償失。就在這時(shí),近年來在學(xué)術(shù)界逐漸興
2、起的壓縮感知理論為人們帶來了新的靈感。雖然目前的壓縮感知人臉識別算法大多針對靜態(tài)圖像進(jìn)行處理,但考慮到壓縮感知具有直接信息采樣特性,而視頻的一個(gè)最顯著特點(diǎn)就是幀間相關(guān)性,因此可以嘗試將兩者結(jié)合,即先對視頻幀的信息進(jìn)行隨機(jī)化處理,然后對其進(jìn)行基于壓縮感知的人臉識別,以期在不過多地增加系統(tǒng)計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下,盡可能好地改善系統(tǒng)性能。
本文基于對人臉識別技術(shù),尤其是視頻人臉識別技術(shù)的研究,在了解和比較了幾種人臉檢測和人臉識別算法效果的
3、基礎(chǔ)上,提出可以應(yīng)用于視頻的利用融合的關(guān)鍵幀信息進(jìn)行人臉識別的系統(tǒng):首先,以顏色直方圖的相似度為標(biāo)準(zhǔn),從分解視頻所得的圖像序列中將關(guān)鍵幀提取出來;然后,使用基于Haar特征的Adaboost算法在關(guān)鍵幀中檢測有無人臉,之后對檢出的人臉區(qū)域圖像進(jìn)行去噪、歸一化處理;最后,基于壓縮感知理論,提出一種適用于視頻人臉識別的利用融合的關(guān)鍵幀信息的壓縮感知算法,用經(jīng)過隨機(jī)采樣的多個(gè)關(guān)鍵幀信息取代單幀信息進(jìn)行識別。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果指出,本文提出的系
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