基于改進(jìn)Adaboost算法的視頻監(jiān)控的人臉檢測(cè).pdf

1、人臉檢測(cè)一直是機(jī)器視覺(jué)研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)話題,其研究目標(biāo)就是從視頻流中檢測(cè)出人臉目標(biāo),作為后續(xù)的人臉識(shí)別或者其他應(yīng)用的基礎(chǔ)。在社會(huì)生活中,不同清晰度的監(jiān)控設(shè)備在諸多場(chǎng)所都發(fā)揮著巨大的作用。本研究基于中低分辨率攝像機(jī)拍攝的視頻圖像,圍繞這一課題對(duì)人臉檢測(cè)展開(kāi)研究,關(guān)于中低分辨率下的人臉檢測(cè)在智能監(jiān)控和智能安防家居等領(lǐng)域都具有廣泛而潛在的應(yīng)用價(jià)值。
　　由于受到監(jiān)控?cái)z像頭分辨率較低、參照樣本較少、視頻本身的背景環(huán)境干擾較大等因素,在查詢

2、大量國(guó)內(nèi)外已有的工作的基礎(chǔ)上,本研究提出采用背景差分法對(duì)目標(biāo)提取,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行人臉檢測(cè),并獲得了較理想的效果。以下是本文主要工作:
　　1.介紹視頻預(yù)處理中對(duì)于檢測(cè)到的前景目標(biāo)的人臉檢測(cè)預(yù)處理過(guò)程,本研究利用背景減除法和高斯混合模型將幀圖像中的前景目標(biāo)(運(yùn)動(dòng)目標(biāo))提取出來(lái),算法通過(guò)對(duì)高斯混合模型的匹配準(zhǔn)則和新的高斯分布改進(jìn),并結(jié)合研究中視頻的需要對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),使改進(jìn)后的高斯混合模型能夠很好地識(shí)別前景目標(biāo)。
　　2.研究分析

3、了人類(lèi)的膚色的特有特性,在人臉檢測(cè)中應(yīng)用將有利于人臉區(qū)域的提取。本研究采用了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練膚色樣本,將中低分辨率下的視頻圖像轉(zhuǎn)化為YCbCr色度空間。將空間中的Cb、Cr分量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練的輸入。通過(guò)應(yīng)用訓(xùn)練后的膚色樣本對(duì)前景目標(biāo)進(jìn)行區(qū)域提取分割,得到目標(biāo)膚色下的分割區(qū)域。由于利用背景減除法對(duì)前景目標(biāo)的提取,在這個(gè)過(guò)程中會(huì)有一些噪聲。通過(guò)膚色檢測(cè)之后,采用形態(tài)學(xué)處理將一些去除多余的部分進(jìn)行處理。這樣可以使后續(xù)的相關(guān)操作在檢測(cè)過(guò)程