基于圖像分析的考場視頻監(jiān)視系統(tǒng)分析與研究.pdf

1、近年來，隨著計(jì)算機(jī)、攝像設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)燃夹g(shù)的大幅度提升和價(jià)格的下降，視頻監(jiān)控越來越廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。而在各類考試中，為杜絕監(jiān)考不嚴(yán)、集體舞弊等問題，視頻監(jiān)控技術(shù)無疑是實(shí)現(xiàn)考試公開、公平、公正最有效的手段。但傳統(tǒng)的“電子監(jiān)考”僅僅只是通過攝像頭將考試過程記錄下來并采用人工方式監(jiān)考而已，考試成本增加的同時(shí)，電子監(jiān)考人員工作壓力極大，并不能有效發(fā)現(xiàn)考場中存在的問題。
　　針對(duì)現(xiàn)有“電子監(jiān)考”存在的問題，本文將圖像分析技術(shù)應(yīng)用于考場

2、監(jiān)視。在分析考場監(jiān)視環(huán)境及考生作弊行為特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了考場監(jiān)視系統(tǒng)的基本功能及性能要求。通過分析考場監(jiān)視的相關(guān)技術(shù)及難點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于圖像的系統(tǒng)處理流程，為考場視頻監(jiān)視系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了借鑒。
　　本文基于HOG目標(biāo)檢測算法，提出了基于多窗口的HOG檢測改進(jìn)算法，以適應(yīng)考場中考生檢測的需要。該方法采用一組檢測窗口及對(duì)應(yīng)SVM分類器，根據(jù)圖像劃分規(guī)則對(duì)圖像劃分區(qū)域，并使用不同的檢測窗口分區(qū)域檢測。該方法用以解決小目標(biāo)檢測時(shí)，單窗口檢

3、測的耗時(shí)增長問題。此外，本文分析HOG源碼，對(duì)其圖像縮放后期的無用計(jì)算問題進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)結(jié)果提速10％以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法可以在保障檢測率高于85％的基礎(chǔ)上，降低耗時(shí)。
　　本文提出了一種基于混合高斯背景建模法與膚色分割相定位結(jié)合的作弊行為檢測方法。首先，將混合高斯背景建模法計(jì)算得到的運(yùn)動(dòng)前景圖像，與考生檢測結(jié)果位置相結(jié)合，提取活動(dòng)的考生目標(biāo)。然后，結(jié)合膚色分割、篩選以及定位方法，定位考生的關(guān)鍵部位（臉及雙手），及運(yùn)動(dòng)方