嵌入式視頻系統(tǒng)人臉朝向定位算法研究及實現(xiàn).pdf

1、人體行為分析是模式識別與計算機視覺領(lǐng)域研究的一個熱點問題，近些年來吸引了越來越多的目光，取得了飛速的發(fā)展。人臉的姿態(tài)定位與關(guān)注行為分析以其重要的應(yīng)用價值和較高的準(zhǔn)確度，成為了行為分析領(lǐng)域發(fā)展最快的研究方向之一。通過模板匹配、機器學(xué)習(xí)、形態(tài)學(xué)特征、跟蹤預(yù)測等方法確定的目標(biāo)個體頭部在三維空間中的角度信息，對安全監(jiān)控、國防建設(shè)、信息社會、消費電子等國民經(jīng)濟的相關(guān)領(lǐng)域有著重要的意義。
　　在現(xiàn)實應(yīng)用中，我們經(jīng)常面對的是標(biāo)清單路攝像頭拍攝的

2、黑白或彩色視頻，拍攝環(huán)境中強烈的光線變化、攝像器材造成的噪聲與模糊、復(fù)雜多變的背景環(huán)境以及其所造成的人臉遮蔽等諸多問題使得精確人臉姿態(tài)定位算法的誤差顯著增大。本文研究的主要目的是設(shè)計一種對光線變化、噪聲污染、復(fù)雜背景環(huán)境以及人臉遮蔽具有魯棒性的精確人臉姿態(tài)定位算法。
　　Histograms of oriented gradients(HOG)算子對圖像細(xì)節(jié)特征的提取具有很強的魯棒性，通過采用人臉圖像的HOG特征作為SVR算法的輸

3、入向量，我們設(shè)計了分段HOG-SVR人臉方向定位算法，采用分段處理的方式，實現(xiàn)了精確的人臉姿態(tài)定位。為了解決遮蔽所造成的影響，我們利用HOG塊的局部響應(yīng)，實現(xiàn)了對人臉遮蔽區(qū)域位置的初步定位，并設(shè)計了分塊Gaussian-HOG-SVR算法，對嚴(yán)重遮蔽狀態(tài)下的人臉實現(xiàn)了準(zhǔn)確的方向推定。實驗表明本文提出的人臉姿態(tài)定位算法，在環(huán)境光線變化、低分辨率圖像、噪聲污染以及人臉遮蔽的情況下取得了非常精確地預(yù)測效果。
　　最后我們在PC平臺上完成