數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運動人臉檢測問題研究.pdf

1、運動人臉檢測在數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，對運動人臉檢測問題的研究已成為人工智能及模式識別等領域廣泛關注的課題。由于數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運動人臉檢測研究涉及到視頻的運動目標提取和人臉檢測兩方面的專業(yè)知識，使問題研究起來比較復雜，目前的研究成果還不能完全滿足實際的需要。 本文在深入分析數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的組成要素基礎上，結合目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，提出了一套有較強魯棒性、實時性和準確性的方案——以視頻運動目標提取和級聯(lián)式神經(jīng)網(wǎng)絡

2、模型為技術基礎的運動人臉檢測系統(tǒng)。該視覺系統(tǒng)由三大功能塊構成：運動圖象分割子系統(tǒng)、侯選人臉區(qū)域圖象預處理子系統(tǒng)和人臉精確檢測子系統(tǒng)。 其主要工作和結論如下： (1)對于運動圖象分割子系統(tǒng)；首先在分析了常規(guī)目標提取算法的某些缺陷后，本文提出了一種改進的光流算法，用該算法成功地實現(xiàn)了監(jiān)控系統(tǒng)中被檢測圖像的運動區(qū)域分割，該分割算法具有較強的魯棒性和抗噪能力。并且，在侯選人臉區(qū)域平滑與提取中，本文也充分利用了形態(tài)學的閉運算和濾波

3、處理，去除了區(qū)域噪聲，并對零散的小區(qū)域進行合并，取得了較為滿意的效果。 (2)對于侯選人臉區(qū)域圖象預處理子系統(tǒng)；首先對侯選人臉區(qū)域進行濾波以去除圖象噪聲，再做灰度拉伸以調(diào)節(jié)圖象的對比度，然后用直方圖均衡調(diào)節(jié)圖象的均值和方差，達到灰度歸一化的目的。這樣消除了不同成象條件造成的影響。 (3)對于人臉精確檢測子系統(tǒng)；在綜合考慮了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在模式識別領域的諸多優(yōu)點基礎上，本文提出了一種兩級串聯(lián)式神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉檢測模型，