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1、天津职业技术师范大学TianjinUniversityofTechnologyandEducation 毕业设计开题报告 多路视频监控与人物跟踪技术研究 学院： 自动化与电气工程学院 班级： 测控１１０２ 学生姓名： 王晶 指导教师： 任淑艳 职称： 副教授 2014年12月12日毕业设计开题报告课题题目多路视频监控与人物跟踪技术研究课题来源生产实践是否实做 □成果形式毕业设计■毕业论文□开题报告内容（可另附页）见附页 指导教师意见（课题难度是否适中、工作量是否饱满、进
2、度安排是否合理、工作条件是否具备等）课题难度适中，工作量饱满，进度安排合理，研究条件具备，可以开题。 指导教师签名： 年月日专家组及学院意见（选题是否适宜、各项内容是否达到毕业设计（论文）大纲要求、整改意见等） 专家组成员签字： 教学院长（签章）： 年月日附 页一、选题的目的 在计算机视觉和模式识别领域,人脸识别技术的研究起步较早,经过几十年的发展,人们对人脸识别技术的研究已经越来越成熟。目前已经出现了很多商用人脸识别系统,这些系统在较理想的条件下已经得到了人们的认可。然而在实际应用中,由于人脸图像本
3、身和各种外部条件的限制,如特征表达方法的好坏、特征向量的维数大小,人脸识别技术还不能广泛的普及,因此寻找一种简单有效且计算量小的识别方法,才能真正广泛的普及人脸识别的应用。 随着信息技术的飞速发展,视频监控广泛应用于各类场合,比如超市管理系统、智能交通系统、商场百货等各种商业场所。视频监控中人脸识别技术更是在各类安全管理中起到重要作用[1]。而从视频图像中提取人脸并进行识别的技术广泛应用于视频监控和身份认证等领域[2]。 所谓的人脸识别就是通过对人脸图像进行特征提取,然后与训练知识库中的特征向量进行比对,从而进行分类识别,最后给出识别结果,也就是待
4、测人脸图像所属的类别。 所谓的人物跟踪就是通过监控摄像机或摄像头进行视频采集后，利用人脸识别检测出视频流中的人脸信息，与库中人脸进行比对匹配，并对其进行跟踪。 本课题所要研究的多路视频监控与人物跟踪技术包括多路视频监控、人脸检测识别及人物跟踪。多路视频监控系统，可进行对视频数据流进行图像处理、目标分析等工作,判断目标的动作,自动检测、跟踪目标并进行相关记录,使计算机代替人进行监控,给予视频监控系统智能性,变被动监控为主动监控[3]-[5]。人物跟踪技术是多路视频监控系统的核心技术,其研究涉及到传计算机图像处理、模式识别、人工智能及自动控制等诸多相关
5、领域的知识,已开始得到科研工作者、政府和商家的重视,有着十分高的应用前景和研究价值。多路视频监控系统下的人物跟踪技术对系统的实时稳定运行要求高,如何实现适应各种复杂场景、鲁棒性高、实时性强的人物跟踪技术已经成为目前研究界急需解决的问题[6]。二、国内外研究的历史和现状（文献综述） 多路视频监控是根据摄像机采集的视频图像,对目标进行检测、跟踪,并对目标的行为进行识别和理解。目前,作为安防领域中最具发展前景的技术之一,视频监控系统得到了广泛的研究与应用,已经成为计算机视觉领域研究的热点。人物跟踪是视频监控系统的核心内容，要实现人物跟踪，首先要进行人脸检测识别。
6、 最早的人脸识别技术的研究可以追溯到20世纪50年代当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域。到了60年代，开始有一些工程文献陆续发表出来。但是真正的自动人脸识别的研究是从20世纪70年代的Kanade[7]和Kelly[8]开始的。当时采用的技术基本上都是典型的模式识别技术，例如利用脸部重要特征点之间的距离进行分类识别。随着计算机技术的发展，从80年代到90年代初期，人脸识别技术得到了很大的发展并进入了实际应用领域。在这一阶段，基于人脸外貌的统计识别方法得到了很大的发展，其中Eigenfaces[9]和Fisherfaces[10]在大规模的人脸数据库上进行的实
7、验得到了相当不错的结果。同时，基于人脸特征的识别方法也逐渐发展起来。此类方法对光线和视角的变化、人脸的定位都不太敏感，有利于识别率的提高。但是其采用的特征提取方法还不够成熟和可靠。 自90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场。近几年来人脸识别作为计算机安全技术在全球范围内迅速发展起来。特别是美国遭受911恐怖袭击以后，人脸识别技术更引起了广泛的关注。在这一阶段，更多的研究集中在基于视频的人脸识别上面。人脸识别技术具有广泛的应用前景,在国家安全、军事安全和公共安全领域、智能门禁、智能视频监控、公安布控、
