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《基于視頻監(jiān)控實時人臉檢測和跟蹤算法的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要人臉檢測與跟蹤技術(shù)是計算機視覺與模式識別領(lǐng)域的一個重要研究課題，在人臉識別、表情識別、視頻監(jiān)控、人機交互、醫(yī)療診斷等諸多領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。就視頻監(jiān)控領(lǐng)域而言，人臉檢測與跟蹤的研究大大提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化，使得系統(tǒng)能夠在不需要人為干預(yù)的情況下鎖定目標，實現(xiàn)對監(jiān)控場景中的目標檢測與跟蹤，在此基礎(chǔ)上還可以實現(xiàn)一些后續(xù)操作，如運動軌跡分析、目標識別、報警等。本文旨在構(gòu)建一個面向人臉對象的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在分析和討論了近年來國內(nèi)外關(guān)于人臉檢測與人臉跟蹤的學(xué)術(shù)論文和研究報告的基礎(chǔ)上，以攝像機固定條件下拍攝的視頻序列為研究對象，深入研究了視頻監(jiān)控中人臉檢測與跟蹤的方法。
2、論文的主要研究成果概括如下：(1)針對視頻圖像序列的噪聲問題，采用均值濾波算法、“參考白"算法對圖像進行平滑處理和光照補償，消除了圖像中的噪聲和光照的干擾。采用均值法分離出視頻背景，利用背景減除法提取出包含人臉的運動前景區(qū)域，去除了視頻中冗余的背景信息，提高了后續(xù)人臉檢測的速度。(2)分析比較了在相同方法下不同色彩空間和膚色模型的優(yōu)缺點，提出了一種基于改進YCbCr模型的閾值膚色分割方法，將YCbCr色彩空間中的Cb分量用更適合描述膚色的Cg分量替代，使用閾值分割建立完整的膚色模型。實驗表明在改進的YCbCr色彩空間內(nèi)，膚色具有更好的聚類效果，可以有效地分割出膚色區(qū)域。(3)結(jié)合(2)中的膚色
3、分割方法，提出了一種分層過濾的人臉檢測算法，算法采用由粗到細的檢測策略：首先標記膚色連通區(qū)域，然后根據(jù)人臉面部的幾何特征，采用一些規(guī)則篩選膚色區(qū)域，初步獲得候選人臉區(qū)域，最后通過人臉模板顏色特征分布建立矩陣模板進行模板匹配，以匹配率高低精確定位人臉位置。(4)在人臉跟蹤階段，采用CamShiit跟蹤算法進行人臉跟蹤，避免全局搜索，縮小搜索區(qū)域，提高了人臉跟蹤的速度。同時，針對傳統(tǒng)CamShifi跟蹤算法在實際應(yīng)用中的不足，本文引入卡爾曼濾波器，在人臉跟蹤過程中不斷更新人臉的運動模型，有效地解決了目標被遮擋和快速運動問題，提高了跟蹤的匹配度和精度，并且使人臉跟蹤系統(tǒng)獲得較高的可靠性和魯棒性。論文
4、對基于視頻監(jiān)控的實時人臉檢測與跟蹤算法進行了研究，在此基礎(chǔ)上，利用OpcnCV提供的運動跟蹤框架設(shè)計并完成了一個實驗性的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)，能有效實現(xiàn)人臉檢測與跟蹤。關(guān)鍵詞；人臉檢測；人臉跟蹤；CamShitt；卡爾曼濾波器；視頻監(jiān)控浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文ResearchOilReal．timeFaceDetectionandTrackingBasedOilVideoSurveillanceAbstractFacedetectionandfacetrackingareimportantresearchthemesinthetopicofComputerVisionandPaRemRecogn
5、ition．Theyhaveabroadapplicationprospectinmanyfieldssuchashumanfacerecognition,facialexpressionrecognition,videosurveillance，human-computerinteraction,medicaldiagnosisandSOon．TaketheVideoSurveillanceFieldforexample，facedetectionandtrackinghasgreatlyenhancedtheIntelligentVideoSurveillanceSystem，enable
6、sthesystemtoachievetargetdetectionandtrackinginthedynamicscenewithoutpeople．Onthisbasis，somefollow-upoperationsCanalsobeachieved，suchastrajectoryanalysis，targetrecognition,alarm．Thispaperfocusesonbuildingafaceobject-orientedvideosurveillancesystem．Basedonthedomesticandforeignacademicpapersandresearc
7、hreportsonhumanfacedetectionandtracking，thedissertationexplorestheissueoffacedetectionandtracking晰marelativelystaticbackgroundfromvideosequences．Themainresultsofthispaperaresummarizedasfollows：(1)Face
