基于嵌入式视频监控的人脸检测系统设计

针对视频监控系统智能化的要求,提出了一种基于嵌入式视频监控的人脸检测设计方案。采用在ARM-Linux操作平台上建立Servfox流媒体服务器,实现USB摄像头的视频采集和传输。在客户端首先采用帧间差分更新背景模型的改进算法获取运动目标,减少视频中运动目标对背景模型的影响,且为人脸目标的检测缩小了范围。在运动目标区域内,通过Ada-Boost人脸检测算法,最终获得人脸位置。结果表明,系统对人脸检测效果良好,准确率可达95.2%,检测时间22～27 ms/frame,满足视频监控的实时性要求。     

基于区域特征的视频序列人脸快速检测

提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测.     

驾驶人状态监视系统面部定位算法设计

主要研究驾驶人的面部定位设计,可以限定图像采集的背景,引入了帧间信息处理技术,采用差分分析方法并利用二值化进行图像相关处理,利用水平和垂直投影方法进行粗略的头肩定位、依据直方图均衡化与原图像的差值二值化进一步精确定位人脸、该算法运算速度快、定位准确,试验效果好,达到了实时性的目的．