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《教室場景內(nèi)的人臉識別》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文教室場景內(nèi)的人臉識別摘要隨著社會的進步和信息技術(shù)的發(fā)展，身份識別技術(shù)日新月異,利用指紋、語音、人臉等進行身份識別也逐漸進入了實用階段。本論文嘗試在上海交通大學(xué)E-Learning實驗室的各種現(xiàn)有設(shè)備和技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上，繼續(xù)研究人臉檢測算法，人臉識別算法，設(shè)計并實現(xiàn)了面向視頻流的基于教室場景的人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠的有效的提高遠(yuǎn)程教學(xué)環(huán)境中，教師與學(xué)生的互動交流。同時教室場景中的光源穩(wěn)定、姿態(tài)相對單一等限制條件，為提高人臉識別的正確率提供了一定的外部條件人臉檢測和人臉識別在很多領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價值。本文主要將此技術(shù)應(yīng)用于視頻流分析中。研究目的在于得到
2、一個應(yīng)用于視頻流全自動的教室人臉識別系統(tǒng)。本系統(tǒng)首先使用Adaboost算法將人臉圖像快速又準(zhǔn)確地從視頻中分割出來，為了方便下面的人臉識別處理，將分割出來的圖像進行標(biāo)準(zhǔn)化，包括平面內(nèi)的旋轉(zhuǎn)校正、大小歸一化等預(yù)處理。本文還分析了各種特征提取和識別的方法，使用LBP2分塊直方圖特征抽取算法，同時考慮到識別的概率分布，使用χ距離、最近鄰分類等決策方法，對目標(biāo)人臉和非目標(biāo)人臉的特征分布均應(yīng)進行統(tǒng)計分析，從而進行人臉分類。最終提出了一個完整的、面向視頻流的、從人臉檢測到人臉識別的系統(tǒng)框架。該框架要能夠方便擴展和替換算法，以便后面的算法的比較。關(guān)鍵詞：Adaboost人臉檢測、LBP特征、人臉
3、識別--1上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文FACERECOGNITIONINCLASSROOMABSTRATCTWiththedevelopmentofSocietyandInformationTechnology，identityrecognitiontechnologygrowseveryday.Identificationtechniquesbasedonfingerprints，voiceandhumanfacehavebeenappliedgradually.Facedetectionandfacerecognitionhaveimportantapplicationvaluei
4、nalotoffields.Thispapermainlyappliesthistechniquetovideostreamanalyzing.Theaimistodevelopavideostreamorientedfacerecognitionsystemusedinremotelearningenvironment.First，Adaboostalgorithmisappliedtocutoutfacepicturesfromvideostream.Then，inordertosupplyconveniencetofollowingfacerecognition，facepi
5、cturescutoutfromvideostreamarepreprocessedincludingnormalizedbyrotationandsizenormalization.ThispaperanalysesdifferentkindsoffeatureextractionalgorithmandfacerecognitionalgorithmandadoptLocalBinaryPatternhistogramfeatureastheface’sdescription.Takingtheconsiderationofthestatisticdistributionofb
6、oth2targethumanfacesandnontargethumanfaces，thispaperusesχdistanceandtheNearestNeighborClassifierasclassifymethod.Atlast，thispaperbringsupanintegrated，videostreamorientedface--2上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文recognitionsystemusedinremotelearningandlocalclassroom.Thissystemisveryconvenientforextensionandeasytosubs
7、titutealgorithmswhichmakealotconvenienceforcomparisonofdifferentalgorithms.KEYWORDS:AdaboostFaceDetection,LocalBinaryPatternsFeatures,FaceRecognition.--3上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章緒論人臉識別作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究問題，已經(jīng)被研究了數(shù)十年了。近十余年來,隨著高速度高性能計算機的發(fā)展,人臉模式識別方法有了較
