基于低分辨率视频监控的人脸检测与识别研究

发布时间：2017-12-06 20:14

  本文关键词：基于低分辨率视频监控的人脸检测与识别研究

  更多相关文章： AdaBoost人脸检测 超分辨率算法 混合MAP/POCS算法 人脸识别 2DPCA算法

【摘要】：随着科技的发展,我国进入了高速发展时期,与此同时安全问题也接踵而来。为了维护社会稳定、保护人民的生命财产安全,国家和部分大型企业在全国各个城市投入了巨量的资金建立了比较完善的监控系统。但是由于受到储存设备容量的限制使得监控系统中录像设备的有效分辨率都不高,或者目标人物的距离比较远,就使得其人脸部分像素较少、图像模糊、难以识别。为了能在这种情况下正确识别人脸并找到目标人脸,本文开展了以超分辨率为前提的人脸的检测与识别的研究。主要研究内容如下。介绍了目前常用的几种人脸检测方法,并结合低分辨率的实际情况对其进行对比选择,确定了以AdaBoost为理论基础的人脸检测算法,实现了在低分辨率条件下的人脸检测。从频域和空域两个大类来分别介绍低分辨率图像重建算法(即超分辨率算法)。详细分析空域方法,对其中典型的4种算法进行了原理性的分析。通过对几种算法之间的优缺点对比,将其中互补性极强的MAP算法和POCS算法进行混合,同时加以改进使其更好的利用相互优势、规避混合MAP/POCS算法的部分缺陷。使用降质后的模拟Lena视频帧对算法进行模拟实验,并结合图像主-客观评价方法对几种算法的重建效果进行客观的评价。介绍了人脸识别的来源,并详细分析了 PCA算法的原理以及计算步骤。同时分析其固有的缺陷,并改进得到2DPCA算法。对2DPCA人脸识别算法的原理和实现步骤进行详细说明。并使用ORL和Yale人脸库对PCA算法和2DPCA算法进行分组对比实验。最后,给出基于低分辨率视频监控的人脸检测与识别的主要结构框架;结合安装在实验室的监控摄像头采集的视频信息和预先采集的标准人脸样本,在Matlab平台对AdaBoost人脸检测算法、改进混合MAP/POCS超分辨率算法和2DPCA人脸识别算法进行联合实验。实现了对目标人脸在低分辨率监控视频中的检测与识别。实验结果表明:本文提出的算法可以在分辨率较低的监控环境中检测出人脸,提高了其人脸部分的分辨率,完成了对目标人脸的识别。
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN948.6;TP391.41

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本文编号：1259825