视频下的正面人体身份自动识别

为了能够实现视频下正面人体身份的自动识别,设计的系统包括Adaboost行人检测、Adaboost人脸检测、肤色验证、步态预处理、周期检测、特征提取以及决策级融合识别等模块.通过行人检测模块可以自动开启人脸检测模块和步态周期检测模块.实验结果表明,提出的根据下臂摇摆区域确定步态周期的方法对正面步态周期检测准确,计算量小,适用于实时的步态识别.采用人脸特征辅助步态特征在决策级的融合方法是解决视频下身份识别的新思路,在单样本的步态识别中,融合人脸特征可以提高识别精度.     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。     

基于新Haar-like特征的多角度人脸检测

在Haar-like特征的基础上增加新的检测特征,给出特征计算方法和积分方法,实现多角度人脸检测。将多角度人脸分为3类,即全侧脸、半侧脸和正面人脸。利用连续Adaboost算法训练各类人脸检测器,用金字塔式结构将各类人脸检测器级联成一个多角度人脸检测器。在CMU人脸检测集合上,该检测器的成功率为85．2％,高于Adaboost算法和浮点Adaboost算法。     

基于肤色与改进的Adaboost的人脸检测

针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率。     

基于ARM9 S3C2416的嵌入式人脸检测系统

设计了基于ARM9 S3C2416嵌入式人脸检测系统,实现了Adaboost算法完成人脸检测,在对实际的监控视频数据进行测试的结果表明:该系统具有运算速度快、体积小、功耗低、成本低、检测率较高及误检率低等特点,可以推广到视频监控、视频目标跟踪、视频压缩存储等领域中。     

基于视频监控的人脸识别方法

目前人脸识别方法主要针对静态图像进行识别,而在监控视频中,不同视频帧人脸具有相关性且只有部分人脸能够有效反映人脸信息。根据监控视频中人脸图像变化特性,提出了一种基于监控视频的人脸识别方法。首先通过结合人脸检测与跟踪技术获得视频人脸序列,然后以视频人脸序列中部分人脸图像识别结果为导向选取全部人脸序列图像中的代表人脸图像进行识别,最后根据选取的全部人脸图像识别结果综合反映人脸信息。实验结果表明,该方法能够在确保识别率和误识率的前提下有效提升监控视频中人脸识别的实时性。     

基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。     

基于OpenCV的通用人脸检测模块设计

人脸检测是智能视频监控系统中的重要组成部分,OpenCV实现的Adaboost人脸检测算法达到了实时检测人脸的处理速度.但在实际应用中,由于平台移植等障碍,现有系统升级兼容此模块困难.本文提出了一种支持多编程语言平台的通用人脸检测模块,详细阐述了.NET平台调用技术和改进的JNI方法调用OpenCV人脸检测模块的具体步...     

基于最小扭曲变换的正面人脸图像合成

二维正面人脸图像在视频监控、人脸识别等领域有重要的实际意义,为此提出一种利用多幅非正面人脸图像自动合成正面人脸图像的算法.从多幅非正面人脸图像中选择扭曲形变最小的像素进行合成,并使用加权平均来平滑合成图像,从而使得合成的正面人脸图像尽可能自然.实验结果表明,该算法所合成的正面人脸图像可以十分有效地逼近真实正面人脸图像,在人脸识别中也可以有效地保持人脸图像的身份特征不变.     

视频取证中加权聚类人脸识别方法

提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何信息及人脸特征验证是否为指定人脸。实验结果表明,提出的算法实现简单、误检率低、检测速度快,适合实时视频监控取证系统应用。     

基于视频的人脸识别系统研究

人脸识别系统的人脸库的建立是一个十分麻烦的工作,需要耗费研究者大量的时间和精力。针对这个情况,提出了一种基于视频建立人脸库的新思路,并通过构建一个人脸识别系统来验证该方法的可行性。首先利用基于肤色的改进的Adaboost算法提取视频中的人脸样本,建立人脸库;然后结合改进的2DPCA人脸识别算法构成一个基于视频的人脸识别系统,用待测视频来检测该系统的人脸识别性能。实验结果表明,该系统有着不错的人脸识别率,解决了人脸库建库难的问题。     

Automatic face detection in video sequences using local normalization and optimal adaptive correlation techniques

Automatic human face detection from video sequences is an important component of intelligent human computer interaction systems for video surveillance, face recognition, emotion recognition and face database management. This paper proposes an automatic and robust method to detect human faces from video sequences that combines feature extraction and face detection based on local normalization, Gabor wavelets transform and Adaboost algorithm. The key step and the main contribution of this work is the incorporation of a normalization technique based on local histograms with optimal adaptive correlation (OAC) technique to alleviate a common problem in conventional face detection methods: inconsistent performance due to sensitivity to variation illuminations such as local shadowing, noise and occlusion. The approach uses a cascade of classifiers to adopt a coarse-to-fine strategy for achieving higher detection rates with lower false positives. The experimental results demonstrate a significant performance improvement gains and achieved by local normalization over methods without normalizations in real video sequences with a wide range of facial variations in color, position, scale, and varying lighting conditions.     

基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。     

多媒体技术研究:2013——面向智能视频监控的视觉感知与处理

目的 随着视频监控技术的日益成熟和监控设备的普及,视频监控应用日益广泛,监控视频数据量呈现出爆炸性的增长,已经成为大数据时代的重要数据对象。然而由于视频数据本身的非结构化特性,使得监控视频数据的处理和分析相对困难。面对大量摄像头采集的监控视频大数据,如何有效地按照视频的内容和特性去传输、存储、分析和识别这些数据,已经成为一种迫切的需求。方法 本文面向智能视频监控中大规模视觉感知与智能处理问题,围绕监控视频编码、目标检测与跟踪、监控视频增强、视频运动与异常行为识别等4个主要研究方向,系统阐述2013年度的技术发展状况,并对未来的发展趋势进行展望。结果 中国最新制定的国家标准AVS2在对监控视频的编码效率上比最新国际标准H.265/HEVC高出一倍,标志着我国的视频编码技术和标准在视频监控领域已经实现跨越;视频运动目标检测跟踪的研究主要集中在有效特征提取和分类器训练等方面,机器学习等方法的引入,使得基于多实例学习、稀疏表示的运动目标检测跟踪成为研究的热点;监控视频质量增强主要包括去雾、去夜色、去雨雪、去模糊和超分辨率增强等多方面的内容,现有的算法均是对某类图像清晰化效果较好,而对其他类则相对较差,普适性不高;现有的智能动作分析与异常行为识别技术虽然得到了不断发展,算法的性能也在不断提高,但是从实用角度,除了简单的特定或可控场景外,还没有太多成熟的应用系统。结论 随着大数据时代的到来,智能视频监控的需求将日益迫切,面对众多挑战的同时,该研究领域将迎来前所未有的重大机遇,必将产生越来越多可以实用的研究成果。     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测研究

人脸检测是计算机视觉和人工智能领域中的一项富有挑战性的工作,在虚拟现实、人机交互等很多领域都有广泛的应用。研究了基于Adaboost的人脸检测,并提出了肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输人的彩色图像进行从RGB空间到YCrCb空间的转换,再结合形态学等方法进行区域肤色分割,排除背景干扰,然后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法有较高的准确性和鲁棒性,可以得到满意的检测效果。     

E-Learning中的人脸检测研究

本文以情绪认知交互的E-Learning系统中的学习者表情识别为背景,在Adaboost算法中引入了分类风险系数,并在每次选代权值更新后的权值归一化过程中,将正负例样本分开进行权值归一化处理,保证了算法能始终给予正例样本更多的重视.最终将基于肤色和改进的Adaboost算法相结合用于E-Learning情境中的学习者人脸检测,取得了较好的实验效果.为后续的表情特征提取工作提供了重要的信息.