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时间:2019-03-16
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1、'《勺Y备洋於UDC10736编号__^巧聲;^^式'^M今.争塊硕±学位论文、.X,V心:/分^人脸识别在公寓视频监控中的应用',/.姓名屬\^;指导教师姓名、职称:马永杰教授I\专业名称:电子与通信工程.备來‘企"^戸尋研究方向:电子通信工程主/心调二?鸣貧.巧省本rV;r;少硕士学位论文M.D.Thesis人脸识别在公寓视频监控中的应用TheApplicationofFaceRecognitioninApartmentsVideoSurveillance李如意LiRu
2、yi二○一六年五月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西北师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。女).)签名:A毛日期:W备关于论文使用授权的说明本人完全了解西北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查倒和借阅;学校可公布论
3、文的全部或部分内容,可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名师签名:本矣日期:?_导每西北师范大学工程硕士学位论文摘要视频监控是安全防范系统的重要组成部分,广泛应用于政府部门、金融、公安、交通、电力等部门及行业,但大多数视频监控仅限于视频数据的记录,对视频中的图像处理较少,因此智能化程度普遍不高。人脸识别作为一项高安全性的生物识别技术,使用计算机技术对视频中出现的人物进行识别判定,从而达到身份验证的目的。本文以识别学生公寓视频监控中的人物信息作为研究目标,通过运用人脸检测和人脸识别的方法,将
4、视频中的学生图像与自建的人脸数据库中的样本进行匹配,进而实现识别学生信息的功能。为了对图像中的人脸达到更好的检测效果,在检测前需要对图像进行处理。基于肤色的人脸检测方法,速度快但检测率不高;而基于Adaboost算法的人脸检测方法,速度慢但是检测率高。结合二者的优点,本文使用肤色和Adaboost算法相结合的人脸检测算法,用于学生公寓频监控中的人脸检测,达到了较好的检测效果。在人脸识别过程中,本文采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysisPCA)方法,该方法的显著特点就是利用低维特征向量来表示原始样本信息,将需要被识别的
5、图像投影到特征向量空间,根据匹配度,从而实现人脸识别功能。在Eclipse开发平台上,应用跨平台计算机视觉库OpenCV,结合本文中的人脸检测和人脸识别方法,以学生公寓监控的视频为研究对象,设计了界面友好且操作简单的身份识别系统。实验表明,本系统成功实现了对视频中出现的对象进行身份认证的功能,具有较好的识别准确率。关键词:视频监控;OpenCV;人脸检测;人脸识别;身份认证I人脸识别在公寓视频监控中的应用AbstractVideomonitoringisanimportantpartofsafeguardsystem,widelyusedingo
6、vernmentdepartments,finance,publicsecurity,transportation,electricityandotherdepartmentsandindustries,butmostofthevideosurveillanceonlyusedforrecord,rarelypeopleprocesstheimageinthevideosurveillance,therefore,theprevalenceofintelligentapplicationsisnothigh.Facerecognitiontech
7、nology,asahighlysecurebiometricstechnology,primarilydependoncomputersprocessingvideoimagesforidentificationanddetermination,toachieveauthentication.Thisthesisaimsatidentifingpeopleinformationinstudentapartmentsforvideosurveillance,byapplyingthebasicmethodoffacedetectionandfac
8、erecognization,matchingstudentswillappearinthevideoimagewiththesampl
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