基于人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)的智能數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)研究

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3、 。“。一。_ ／74四川大學(xué)博士學(xué)位論文之中，是對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)字圖象邊緣奇異信息的加強(qiáng)和提取算法的發(fā)展。這些理論和應(yīng)用對(duì)目前國(guó)際上方興未艾的分?jǐn)?shù)階微分應(yīng)用于信息科學(xué)領(lǐng)域的研究有一定創(chuàng)新意義。其次，本文提出了一種在復(fù)雜背景的圖象中的新穎高效的人臉檢測(cè)算法。眾所周知，人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確率對(duì)于后續(xù)的人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率有至關(guān)重要的作用。本文系統(tǒng)研究了構(gòu)建人臉膚色模型的基本理論，提出了一種在復(fù)雜背景的圖象中自動(dòng)檢測(cè)多個(gè)彩色人臉的方法。該方法首先在Y C

4、r C b 和H S V 色彩空間進(jìn)行膚色和非膚色的分割，對(duì)檢測(cè)到的膚色象素在C r C b 空間中進(jìn)行聚類(lèi)，在每一聚類(lèi)中心應(yīng)用形態(tài)學(xué)算子去除一些較小的背景區(qū)域，并用基于分?jǐn)?shù)階微積分的形態(tài)濾波算法有效地將皮膚區(qū)域從復(fù)雜背景圖象中提取出來(lái)，然后進(jìn)行區(qū)域合并形成候選人臉區(qū)域。在候選人臉區(qū)域內(nèi)應(yīng)用重復(fù)閾值法得到候選眼睛對(duì)，最后采用B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行確認(rèn)。實(shí)驗(yàn)證明此算法正確率為9 0 ％。同時(shí)，論文提出并論述了基于I S O M A P 非線性

5、降維的人臉多姿態(tài)定位識(shí)別和模擬模型。該模型用自適應(yīng)動(dòng)量調(diào)整算法來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化各種光照環(huán)境參數(shù)，以提高系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)性；用I S O I * A P 算法將原始數(shù)據(jù)空間壓縮到特征模式空問(wèn)，以使得數(shù)據(jù)集中在較少的“有效”特征空間中來(lái)表示；用改進(jìn)的B P 網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)模式空間中進(jìn)行分類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)功能和提高系統(tǒng)的檢測(cè)率和實(shí)時(shí)性，這大大提高了對(duì)不同角度多姿態(tài)人臉的檢測(cè)和識(shí)別速度，同時(shí)也減少了監(jiān)控系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量。與其他非線性方法相比，I

6、 S O M A P 是利用測(cè)地距離來(lái)進(jìn)行非線性降維的方法，本算法能夠把人臉各種姿態(tài)變換的高維空間降維到低維空間，通過(guò)I S O b l A P 反變換可以快速根據(jù)特定人臉的臉部信息以及已有的其I S O 姒P參數(shù)模擬出該人臉的各種仰角姿態(tài)的圖象。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法與同類(lèi)多姿態(tài)識(shí)別算法相比，大幅度減少了計(jì)算量，提高了定位準(zhǔn)確度。最后，本文綜合運(yùn)用上述相關(guān)研究成果，提出了基于人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)的智能數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)模型，并深入研究了其相