基于人脸识别的嵌入式视频监控系统

发布时间：2017-10-07 13:52

  本文关键词：基于人脸识别的嵌入式视频监控系统

  更多相关文章： 安防考勤 嵌入式 人脸识别 LDA 鉴别

【摘要】：如今,视频监控开始遍布于社会的各个角落,智能化视频监控也逐渐成为视频监控的主流发展方向。本文阐述了一种基于人脸识别应用于办公室及类似环境下的嵌入式安防考勤监控系统,这种系统对于封闭区域的人员进出监控及财产安全具有重要意义。本文从实际应用角度出发,以视频监控专用开发板海思HI3520D为硬件开发基础,以实现对经过监控场景的人员进行考勤与安防监控为最终目标,研究在有限的硬件资源条件下的安防考勤监控系统实现。主要工作包括以下几个方面。1、嵌入式系统总体方案及整体架构的设计。嵌入式监控系统有两种工作模式可供选择:F端(即前端)模式和S(即服务器端)端模式。整个系统软件架构包括实时视频、运动检测、人脸检测与识别、用户监听和交互通信五个部分,根据交互通信分析给出系统网络通信处理流程图并设计通信协议。2、运动物体检测。首先通过从海思芯片自带的视频内容侦测分析模块API接口获取侦测数据,来判断是否有运动物体。然后,通过API接口获取到当前图像与背景之间的图像宏块SAD(Sum of Absolute Difference)。在图像宏块SAD中进行运动框的具体定位,得到物体运动框。此外,可以通过运动框的移动方向确定运动物体的状态。3、人脸定位与截取。首先通过Haar特征在运动框内进行人脸检测,如果未检测到则再使用LBP特征进行人脸检测。通过将两种算法结合,可以实现一个较低的人脸检测漏检率。4、人脸识别。将截取得到的人脸图像进行尺寸归一化和直方图均衡,然后根据能量梯度得到图像清晰度的降序排列,取前三张图片。然后通过综合判断的方法,使用LDA算法进行人脸识别。5、陌生人鉴别。通过大量人脸实验数据,获取每个注册人员的人脸识别欧氏距离分布。每个人的欧氏距离数据近似符合正态分布。通过牺牲一定的准确性,进行陌生人鉴别。最后,智能监控系统也可以将本文的方法与步态和音频等其它信息结合起来,进一步提高安防考勤的可靠性。
【关键词】：安防考勤 嵌入式 人脸识别 LDA 鉴别
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 课题背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 视频监控发展现状12-13
• 1.2.2 人脸识别研究现状13-16
• 1.3 论文主要工作16
• 1.4 章节安排16-18
• 第二章 系统总体方案与架构设计18-29
• 2.1 需求分析18-19
• 2.1.1 系统功能需求18
• 2.1.2 性能需求18-19
• 2.1.3 设计目标19
• 2.2 核心板资源19-21
• 2.3 整体拓扑设计21-23
• 2.3.1 服务端模式22
• 2.3.2 摄像头前端模式22-23
• 2.4 软件架构设计23-24
• 2.5 通信协议设计24-28
• 2.5.1 网络处理流程图24-26
• 2.5.2 通信协议26-28
• 2.6 小结28-29
• 第三章 运动捕捉与人脸检测29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 运动物体检测29-36
• 3.2.1 常用运动检测算法30-31
• 3.2.2 基于硬件加速的运动检测31
• 3.2.3 算法流程图31
• 3.2.4 参数初始化31-33
• 3.2.5 运动物体定位方法33-34
• 3.2.6 状态分析与优化34-36
• 3.3 人脸检测算法分析36-38
• 3.3.1 Haar特征36-37
• 3.3.2 LBP纹理特征37-38
• 3.4 人脸检测实验38-42
• 3.4.1 检测方法对比实验38-40
• 3.4.2 本文检测算法性能实验40-42
• 3.5 小结42-43
• 第四章 人脸识别与鉴别43-69
• 4.1 引言43
• 4.2 线性判别分析算法43-48
• 4.2.1 Fisher准则44
• 4.2.2 LDA算法44-48
• 4.2.3 识别效果48
• 4.3 人脸图像预处理48-50
• 4.3.1 几何归一化48-49
• 4.3.2 直方图均衡49-50
• 4.4 人脸图像清晰度评价50-56
• 4.4.1 清晰度评价算法51-54
• 4.4.2 清晰度评价实验54-56
• 4.5 多角度人脸识别实验56-59
• 4.5.1 人脸样本的采集56-57
• 4.5.2 人脸识别实验57-59
• 4.6 基于多模板的人脸识别59-63
• 4.6.1 算法流程图60-61
• 4.6.2 识别结果61-62
• 4.6.3 结果分析与对比62-63
• 4.7 人脸鉴别63-68
• 4.7.1 近似正态分布64-65
• 4.7.2 最优阈值65-68
• 4.8 小结68-69
• 第五章 系统测试69-76
• 5.1 引言69
• 5.2 检测判断时间分析69-72
• 5.3 考勤安防效果测试72-74
• 5.3.1 考勤效果72-73
• 5.3.2 安防效果73
• 5.3.3 模糊区设置73-74
• 5.4 本章小结74-76
• 结论76-77
• 参考文献77-80
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果80-81
• 致谢81-82
• Ⅳ－2答辩委员会对论文的评定意见82

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本文编号：988223