基于D-S融合的多攝像機人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、近年來,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛,智能化已經(jīng)成為公認的視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展趨勢。人臉識別技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控的一項重要應(yīng)用技術(shù),經(jīng)歷了近四十年的研究和發(fā)展,取得了長足的進步,在注冊和認證環(huán)境條件比較一致、用戶比較配合的情況下,已經(jīng)能夠達到令人滿意的效果。然而,由于實際監(jiān)控環(huán)境的復雜性,獲取較理想的人臉圖像比較困難,導致目前單攝像機人臉識別算法的識別性能顯著下降。本文主要針對監(jiān)控環(huán)境下人臉識別較困難的問題,采用信息融合技術(shù),對多攝像機人

2、臉識別技術(shù)進行研究。
　　本文在構(gòu)建多攝像機人臉識別模型的基礎(chǔ)上,經(jīng)過分析,得到基于D-S融合的多攝像機人臉識別簡化模型。針對該簡化模型,本文設(shè)計了相應(yīng)的實現(xiàn)方案,并展開具體研究,主要體現(xiàn)如下:
　　1、對基于AdaBoost的人臉檢測算法和膚色模型進行研究,推導出簡化的膚色橢圓模型公式,并利用積分圖像,設(shè)計了基于AdaBoost和膚色的人臉檢測算法,結(jié)果表明,該算法在基本保持檢測率的同時,不僅降低了誤檢率,而且提高了檢測速

3、度。
　　2、對基于主分量分析(PCA)和支持向量機(SVM)的人臉識別算法進行研究和實現(xiàn),并給出實驗結(jié)果。
　　3、針對所采用的人臉檢測識別算法,通過統(tǒng)計分析檢測過程和識別過程中五類參數(shù)的分布規(guī)律,設(shè)計了相應(yīng)的基本概率賦值的獲取方法,構(gòu)成了基于D-S融合的多攝像機人臉識別算法。
　　4、初步嘗試了一種反饋機制,利用融合結(jié)果修正SVM分類器的參數(shù),以進一步提高識別性能。
　　最后,在自采集人臉庫上,對單攝像機人臉