基于視頻監(jiān)控的人臉識別研究.pdf

1、在計算機視覺和模式識別領(lǐng)域，人臉識別技術(shù)的研究起步較早，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人們對人臉識別技術(shù)的研究已經(jīng)越來越成熟。目前已經(jīng)出現(xiàn)了很多商用人臉識別系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在較理想的條件下已經(jīng)得到了人們的認可。然而在實際應(yīng)用中，由于人臉圖像本身和各種外部條件的限制，如特征表達方法的好壞、特征向量的維數(shù)大小，人臉識別技術(shù)還不能廣泛的普及，因此尋找一種簡單有效且計算量小的識別方法，才能真正廣泛的普及人臉識別的應(yīng)用。
　　所謂的人臉識別就是通過對人臉

2、圖像進行特征提取，然后與訓(xùn)練知識庫中的特征向量進行比對，從而進行分類識別，最后給出識別結(jié)果，也就是待測人臉圖像所屬的類別。
　　本文對人臉識別過程中的人臉檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、分類識別等問題做了相關(guān)的研究，最后實現(xiàn)了一個監(jiān)控圖像下的人臉識別系統(tǒng)，主要工作和成果包括:
　　1.介紹了Adaboost算法人臉檢測算法的基本原理。
　　鑒于視頻監(jiān)控下的人臉識別對實時性的要求，本文采用了快速Adaboost算法進行人臉檢

3、測，其檢測率和計算速度能滿足實時系統(tǒng)的需要。
　　2.總結(jié)了LBP算子的優(yōu)缺點，研究了影響LBP人臉識別的因子。
　　本文通過對LBP算子的詳細介紹，總結(jié)出了LBP算子的優(yōu)缺點。通過實驗得出了影響傳統(tǒng)LBP算子人臉識別的因子:預(yù)處理和分塊方式。實驗結(jié)果表明:預(yù)處理能明顯的提高LBP人臉識別的識別率;分塊大小對識別率有著很大的影響，分塊數(shù)越多識別率越高，但是過高的分塊也會使識別率降低。
　　3.在研究LBP算子的基礎(chǔ)上，