智能视频监控系统中若干生物特征识别地研究

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1、分类号密级注1UDC学位论文智能视频监控系统中若干生物特征识别研究（题名和副题名）蒋可心（作者姓名）指导教师于鸿洋副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2014.05.30论文答辩日期2014.06.03学位授予单位和日期电子科技大学2014年06月27日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类BIOMETRICIDENTIFICATIONSTUDYININTELLIGENTVIDEOSURVEILLANCESYSTEMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofE

2、lectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:JiangKexinAdvisor:YuHongyangSchool:ResearchInstituteElectronicScienceandTechnologyofUESTC独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献

3、均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要智能视频监控系统近几年在计算机视觉领域发展迅速，并成为该领域的重要研究方向。生物特征识别技术是指利用人体的固有特征进行身份鉴别的计算机技术，广泛应用于银行、司法等身份鉴别领域。将人

4、体生物特征识别技术应用到智能视频监控系统中，构建自动身份识别及处理系统。应用于智能视频监控中的生物特征识别受光照、环境噪声以及人体运动等因素的干扰，实现起来较基于静态图片的生物特征识别困难。因此，分析、研究智能视频监控系统中对生物特征识别造成干扰的因素具有很大的应用价值。研究智能视频监控系统中的生物特征识别方法是本文的研究重点。本文研究目的是通过对智能视频监控系统中生物特征识别算法进行研究，提升系统中人体身份识别的准确率，为智能视频监控系统的真正应用做出贡献。在监控视频中，生物特征识别具有非接触性和非侵犯性的特点。其中，能够用于身份鉴别的特征有人脸特征、步态特征以及体形体态特征。本文分别对这

5、三种特征进行分析研究，并提出相应的特征识别算法。本文的主要工作有：1、研究人脸识别技术，首先对智能视频监控中获取的人脸图像处理方法进行分析，通过预处理得到利于识别的人脸图像。然后通过对传统的LBP算法进行研究和改进，提出了改进后的LBP人脸识别算法。该方法通过计算区域内的均值和方差，求得该邻域的四值模式。通过实验验证，该算法的识别率较传统LBP算法有所提高、鲁棒特性好。最后将改进的LBP算子应用于人脸识别系统。2、研究步态特征提取方法，提出基于Kinect的步态特征提取方法。运用Kinect能够提取三种步态特征，分别是：双腿关节点角度信息、行走时的步幅特征以及三维人体轮廓描述子。介绍了Kin

6、ect的深度获取以及骨骼获取原理，并通过Kinect的坐标空间转换得到三维人体轮廓。最后采用最近邻分类器和k-近邻分类器进行实验，实验表明文中提出的基于Kinect的步态识别方法有效，识别率达到84%。3、尝试性的提出体态识别方法，分析体态特征用于身份鉴别的理论依据以及限制条件。定义人体体态特征，然后使用Kinect的骨骼跟踪功能对人体体态特征进行提取。最后分别使用标准欧式距离分类器、方差倒数加权欧式距离分类器以及决策树分类方法进行实验，表明该人体体态识别方法有效，最高识别率达到87%。关键词：智能视频监控，人脸识别，步态识别，体态识别，骨骼跟踪IABSTRACTABSTRACTInrece

7、ntyears,theintelligentvideosurveillancesystemdevelopsrapidlyinthefieldofcomputervision,andithasbecomeanimportantresearchdirectioninthefield.Biometricidentificationtechnology,takingadvantageofthehumanbodyinh