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文檔簡介
1、隨著人臉檢測與識別算法研究的深入和視頻監(jiān)控需求的增長,基于視頻的遠距離人臉檢測與識別技術(shù)逐漸成為一個新的研究熱點。遠距離條件下的視頻場景通常比較復雜,表現(xiàn)為背景多變、光照不受控制、監(jiān)控攝像頭距離觀測人臉較遠,使得視頻圖像中的人臉區(qū)域面積較小,分辨率低且光照變化,難于進行人臉檢測與識別。 針對這一問題,本文的研究思路是:首先,在遠距離條件下檢測人臉,然后對低分辨率的人臉圖像進行處理,獲得高分辨率人臉圖像可用于人臉識別。論文主要做了
2、以下研究工作: 第一,研究了遠距離和光照變化條件下視頻序列中的人臉檢測問題,利用混合膚色模型在遠距離條件下檢測人臉,然后利用人臉幻想方法,從低分辨率人臉圖像中重構(gòu)高分辨率人臉圖像,得到可用于人臉識別的清晰人臉圖像。 第二,研究了基于Gabor變換的局部二值模式人臉特征提取方法,并通過直方圖序列表達降低了特征維數(shù)。 第三,將偽逆神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法應用于實時人臉識別系統(tǒng)中,并獲得了期望的效果。 第四,構(gòu)建了面向
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