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文檔簡介
1、近年來,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛,智能化已經(jīng)成為公認(rèn)的視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展趨勢。人臉識(shí)別技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控的一項(xiàng)重要應(yīng)用技術(shù),經(jīng)歷了近四十年的研究和發(fā)展,取得了長足的進(jìn)步,在注冊(cè)和認(rèn)證環(huán)境條件比較一致、用戶比較配合的情況下,已經(jīng)能夠達(dá)到令人滿意的效果。然而,由于實(shí)際監(jiān)控環(huán)境的復(fù)雜性,獲取較理想的人臉圖像比較困難,導(dǎo)致目前單攝像機(jī)人臉識(shí)別算法的識(shí)別性能顯著下降。本文主要針對(duì)監(jiān)控環(huán)境下人臉識(shí)別較困難的問題,采用信息融合技術(shù),對(duì)多攝像機(jī)人
2、臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究。
本文在構(gòu)建多攝像機(jī)人臉識(shí)別模型的基礎(chǔ)上,經(jīng)過分析,得到基于D-S融合的多攝像機(jī)人臉識(shí)別簡化模型。針對(duì)該簡化模型,本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)方案,并展開具體研究,主要體現(xiàn)如下:
1、對(duì)基于AdaBoost的人臉檢測算法和膚色模型進(jìn)行研究,推導(dǎo)出簡化的膚色橢圓模型公式,并利用積分圖像,設(shè)計(jì)了基于AdaBoost和膚色的人臉檢測算法,結(jié)果表明,該算法在基本保持檢測率的同時(shí),不僅降低了誤檢率,而且提高了檢測速
3、度。
2、對(duì)基于主分量分析(PCA)和支持向量機(jī)(SVM)的人臉識(shí)別算法進(jìn)行研究和實(shí)現(xiàn),并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
3、針對(duì)所采用的人臉檢測識(shí)別算法,通過統(tǒng)計(jì)分析檢測過程和識(shí)別過程中五類參數(shù)的分布規(guī)律,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的基本概率賦值的獲取方法,構(gòu)成了基于D-S融合的多攝像機(jī)人臉識(shí)別算法。
4、初步嘗試了一種反饋機(jī)制,利用融合結(jié)果修正SVM分類器的參數(shù),以進(jìn)一步提高識(shí)別性能。
最后,在自采集人臉庫上,對(duì)單攝像機(jī)人臉
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