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文檔簡介
1、由于變電站是一個高壓危險區(qū)域,因此我們希望巡檢機器人代替工作人員利用攝像頭監(jiān)控變電站內(nèi)的情況,從而使得無人值守時智能系統(tǒng)依然能夠?qū)崟r監(jiān)控變電站內(nèi)的設(shè)備安全和有無陌生人闖入破壞設(shè)備。目前,設(shè)備安全問題已經(jīng)得到解決,而后者尚未得到解決,其關(guān)鍵是如何判斷監(jiān)控視頻中的人是否是陌生人。對于此問題,我們可以通過提取相關(guān)特征如年齡、性別、行為等來判斷此人是否是陌生人。針對性別、外觀、行為等識別問題,課題組已進行了相關(guān)研究。因此,本文將研究基于視頻的人
2、臉年齡估計問題,把年齡作為其他身份信息的補充,使得智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠更好地判斷此人是否是陌生人,提高智能監(jiān)控系統(tǒng)的性能。
由于不同個體具有不同的年齡衰老模式,且人臉年齡變化受到各種因素的影響,如生活環(huán)境、種族、性別等,研究者們至今未找到最合適的年齡表征方法和年齡估計模型。因此,人臉年齡估計是一個復(fù)雜的模式識別問題,是研究者們面臨的一個巨大難題。本文在現(xiàn)有理論研究的基礎(chǔ)上,將從以下幾個方面對基于視頻的人臉圖像年齡估計進行研究。
3、r> (1)人臉圖像預(yù)處理,主要包括圖像去霧、移動目標檢測、人臉檢測、圖像灰度化和圖像增強五個方面。首先進行圖像清晰化處理,再利用背景差分方法檢測到移動目標并利用變焦鏡頭拉近目標,然后利用Adaboost算法從視頻中檢測人臉區(qū)域,最后對其進行灰度化和圖像增強。其中,圖像灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,消除顏色信息產(chǎn)生的影響;直方圖均衡化的目的是使人臉圖像的對比度得到增強,降低干擾因素,有利于后續(xù)年齡特征的提取。
(2)自動
4、定位標記點,提出了一種人臉標記點的自動定位方法,能夠簡單、高效地擬合出未知人臉圖像中所需要的標記點,為提取形狀和紋理特征做準備。
(3)提取年齡特征,本文通過分析研究已有的年齡特征提取算法,選擇了主動外觀模型即AAM算法,提取人臉的形狀和紋理特征來表征人臉的年齡信息。
(4)年齡估計,本文分別采用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機來訓(xùn)練不同的年齡估計模型,并對兩者的年齡估計結(jié)果進行了比較分析。
實驗結(jié)果表明,利用本
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