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基于监控系统的人脸跟踪与人脸识别

发布时间:2018-12-01 01:06:04 文章来源:未来智讯    
    基于监控系统的人脸跟踪与人脸识别作者:未知   随着信息技能的发展,计算机视觉与模式识别不时地完善,在这个过程中,人脸分析技能所具备的应用领域不时变广。在人脸分析中,研讨的内容是对照多的,比如检测、识别、表情分析等。在本文中,介绍了人脸跟踪算法及人脸特征提取与识别算法,在算法的基础上,设计了相应的人脸跟踪识别系统。
  【关键词】监控系统 人脸跟踪 人脸识别
  近年来,针对人脸分析的研讨越来越多,所谓人脸分析,是指在人脸的基础上,通过计算机视觉和模式识别理论,对人的表情、位置、身份等进行识别。人脸跟踪及人脸识别是人脸分析中的重要环节,再通过其他环节的相互配合,有效的完成整个人脸分析的过程。在研讨者不时地努力下,人脸分析已经取得了对照大的进步,而且在监控系统中也得了良好的运用。
  1 人脸跟踪算法及人脸特征提取与识别算法
  1.1 人脸跟踪算法
  人脸跟踪算法是在Mean Shift算法的基础长进行的,Mean Shift算法是一种非参数的几率密度梯度估计算法,主要用于运动人脸的跟踪,在利用此种算法进行计算时,是对照大略的,而且对照容易实现,除此之外,还具有速度快、鲁棒性等优点。在利用Mean Shift算法进行计算时,最初需要建立起人脸模型,将人脸特征表示出来,随后,根据相应的公式计算出结果。为了获得更高的人脸跟踪效果,在Mean Shift算法的基础上联合LBP特征,所谓LBP特征,是指对人脸的部分纹理进行描述,描述所具备的效果是对照高的,即使人脸的某个部分出现光照不均的问题,也会达到对照好的跟踪效果。在利用LBP特征进行人脸跟踪时,会与颜色直方图联合,将人脸分块,随后,再利用Mean Shift算法进行计算。
  1.2 人脸特征提取与识别算法
  不同的人脸具备不同的特征,在进行人脸识别时,人脸特征的提取相当的重要,在进行人脸特征提取时,需要建立起人脸特征模型,当前,几种常见的人脸特征模型有几何特征、轮廓特征、特征子空间表示法、Gabor变换人脸特征。人脸特征提取完成之后,就需要根据相应的算法进行人脸识别,在进行人脸识别时,主要有以下几种方法:PCA方法、LDA方法、基于样本扩充的M2D-LDA方法,这三种方法各具优点,在进行人脸识别时能够根据实际情况进行选择。
  2 系统设计
  2.1 系统框架
  在基于监控系统的人脸跟踪和人脸识别系统中,应该主要包含三个局部:第一,摄像设备;第二,计算机设备,主要用来运行各种应用程序;第三,存储服务器,主要用来存储各种人脸数据。最初,摄像设备起初事务,当拍摄到人脸时,就会将人脸的位置标出,并进行割取人脸事务,随后,进行人脸跟踪事务,最终,将跟踪到的人脸与数据库中的人脸进行识别,识别出是否有相似的人脸存在,当存在时,将相似度显示出来。系统在进行监控时,实时性对照强,这就要求具备相当高的执行效率,为了满足这个要求,就需要选择分别率稍微差一些的摄像设备。另外,监控系统在进行监控时,一定会存在多个人同时出现的情况,这就需要对多个人脸同时进行跟踪,在多指标跟踪方面,能够通过多个跟踪器的安装来实现。
  2.2 系统实现
  最初,核心算法。在基于监控的人脸跟踪和人脸识别系统中,最为关键的局部便是算法,如果算法选的正确,那么整个系统的运行效率将会显著的提升,同时,人脸跟踪识别的精确度也会加强。在上一章的内容中已经阐述过,人脸跟踪算法的基础为Mean Shift算法,这种算法的思维是均值漂移,对于运动的人脸可以实现对照好的跟踪,人脸跟踪算法提取出人脸区域之后,就需要利用人脸识别算法来进行识别事务,在进行人脸识别时,选择的算法为基于分块2D-LDA人脸特征提取算法。
  其次,软件实现。系统软件在进行设计时,选取的编程语言为C++,这是当前对照常用的编程语言,主要应用于系统层,软件开发的平台为Visual Studio 2008开发平台,该开发平台可以兼容多种开发语言,同时,还可以支持面向对象技能。软件开发时,采取的算法为Open CV库中的相关算法。在本文设计的系统中,主要有三个模块,分辨为人脸检测、人脸跟踪以及人脸识别,在进行软件开发时,要着重的实现这三大模块的功能。
  第三,系统实验。系统框架确定之后,核心算法以及软件开发均已完成,这时,系统设计就已经基本完成,为了验证系统的本能是否全面,还需要进行系统实验事务,在进行实验的过程中,采用了现有的视频监控录像中的局部人脸图像,一个人脸一张图,随后进行了相应的人脸跟踪及人脸识别实验,根据实验结果可知,系统中的本能是对照好的,而且运行的效率也能够达到预想中的效果,整体来说,系统所具备的正确性是对照高的,而且也相当的稳定,具备对照好的实际应用价值。
  3 结论
  在基于监控系统的人脸跟踪和人脸识别系统中,通过对人脸的检测,有效的识别出人脸。通过总体架构的设计、算法的选择以及软件的开发,有效的完成了系统的设计,同时,经过实验检验了系统设计的有效性。当前,此系统的设计尚未达到完善的程度,还需要不时的在实践中进行完善,以便于更好的发挥系统的功能。
  参考文献
  [1]桑海峰,吴丹阳,王会.视频监控下的人脸跟踪与识别系统[J].计算机工程与应用,2014,11(12):175-179.
  [2]王岩红,李登辉,孙希延.视频监控系统中基于PCA算法的人脸识别[J].电视技能,2012,11(11):111-113.
  [3]邓楠.视频监控系统与人脸识别技能的联合应用[J].计算机光盘软件与应用,2012,11(19):149-150.
  作者单位
  山西师范大学 山西省临汾市 041000
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