基于視頻監(jiān)控圖像的人臉識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、社會(huì)治安部門、公安刑偵、執(zhí)法部門以及保安公司等單位面臨著越來(lái)越繁重的視頻監(jiān)控工作，單憑人工去監(jiān)控成千上萬(wàn)的攝像頭和監(jiān)視屏，來(lái)完成監(jiān)控對(duì)象的查找和識(shí)別等任務(wù)已變得越來(lái)越困難。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，如何在眾多的攝像頭及影像機(jī)中，查詢安防人員需要人物信息。
　　 顯而易見(jiàn)，按照傳統(tǒng)的做法，只能采取“人海戰(zhàn)術(shù)”的方式，投入大量的人力物力去查看所有的錄像資料。借助于人力的查找，帶來(lái)以下的弊端：
　　 (1)速度慢：人類的精力是有限的，

2、不能無(wú)休無(wú)眠的去查看眾多的監(jiān)控錄像。
　　 (2)成本高：現(xiàn)今大型的監(jiān)控系統(tǒng)中，分布著上千只攝像頭，安排足夠的人員通過(guò)人工目視的方式去監(jiān)控，將要帶來(lái)價(jià)值不菲的成本。
　　 (3)延誤時(shí)機(jī)：很容易因未能及時(shí)的掌握目標(biāo)人物的動(dòng)向，而錯(cuò)過(guò)制止或破案的良機(jī)，并避免可能發(fā)生的重大事件。
　　 本論文基于這樣的出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分割并提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)行人臉檢測(cè)提取人臉特征，完成人臉特征比對(duì)，并提供出目

3、標(biāo)人物出現(xiàn)的信息、攝像機(jī)的位置以及含有目標(biāo)人物的監(jiān)控視頻錄像，并將相關(guān)技術(shù)集成形成智能視頻監(jiān)控問(wèn)題的整套解決方案，對(duì)安防人員起到重要的輔助作用。
　　 本論文的主要研究基于監(jiān)控視頻人臉識(shí)別技術(shù)的要求，構(gòu)建一個(gè)監(jiān)控視頻事后查找人臉識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)基于幀間差分算法分割出監(jiān)控視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，再通過(guò)基于Adaboost的人臉檢測(cè)算法完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的人臉檢測(cè)、特征提取和分類識(shí)別等問(wèn)題。
　　 然后，提出了

4、采用一種基于改進(jìn)幀間差分和Adaboost算法相結(jié)合，滿足監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)要求和提高人臉識(shí)別效率，分析和試驗(yàn)表明，采用上述算法適用于監(jiān)控視頻人臉檢測(cè)原型系統(tǒng)的要求。
　　 接著，構(gòu)建基于監(jiān)控視頻事后查找人臉識(shí)別系統(tǒng)，并詳細(xì)了介紹了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)組成部分方面，并將監(jiān)控視頻人臉識(shí)別原型系統(tǒng)的相關(guān)組成部分進(jìn)行了介紹。
　　 最后，搭建原型系統(tǒng)環(huán)境，并對(duì)此監(jiān)控視頻人臉檢測(cè)原型系統(tǒng)進(jìn)行功能、性能和運(yùn)行環(huán)境分析。測(cè)試結(jié)果表明，此原型

5、系統(tǒng)有快捷、簡(jiǎn)便、非侵?jǐn)_和不需要人的主動(dòng)配合的特點(diǎn)，具有了性價(jià)比高、經(jīng)濟(jì)、可擴(kuò)展性良好的特點(diǎn)。
　　 本論文的創(chuàng)新之處是：
　　 1.提出了將幀間差分法和Adaboost算法相結(jié)合并應(yīng)用于監(jiān)控視頻處理中，引入一種基于監(jiān)控視頻事后查找人臉識(shí)別系統(tǒng)，即將所關(guān)注的場(chǎng)景通過(guò)調(diào)教好的攝像機(jī)記錄并保存，將目標(biāo)人物圖像放進(jìn)此原型系統(tǒng)，啟動(dòng)比對(duì)，如有相關(guān)記錄，系統(tǒng)會(huì)調(diào)出目標(biāo)人物所出現(xiàn)的視頻片段。
　　 2.針對(duì)在監(jiān)控視頻事后查找