基于视频的人脸追踪与识别

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1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201306031密级：无硕士学位论文基于视频的人脸追踪与识别Facerecognitionandtrackingbasedonvideo研究生姓名：赵飞飞专业：电子与通信工程指导教师姓名：史东承指导教师职称：教授2016年4月长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于视频的人脸追踪与识别》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出

2、重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：年月日校内指导教师签名：年月日硕士学位论文摘要随着信息技术的快速发展，视频监控越来

3、越多地应用于安全监控以及身份识别等相关领域，人脸识别是重要的生物特征识别方法之一，主要依据人的面部特征，采用自动化的方法来验证或识别一个人的身份，具有使用便捷、识别率高与非接触性等特点，并且具有广阔的应用发展前景。大多数的人脸识别研究工作，都是在良好的照明条件和正面姿态下进行的，然而在真实场景的实际应用中，并不是每一次都能够获得可靠的面部外观特征描述。人脸识别中最重要的任务就是要找到有效的、区别性的面部外观描述，从而可以减小低质量的人脸图像、尺度变化、光照变化、姿态变化和部分遮挡等带来的影响。其主要有两种重要的方法：基于几何特征

4、描述和基于外观形状描述。在人脸面部变化过程中几何结构描述方法很难提取可靠的特征信息，而出现的特征脸由于残余空间配准误差，往往模糊了图像细节信息，但单一特征并不能有效的描述人脸信息，并且具有准确率低和鲁棒性差的特点。本文主要分为两大模块，分别为人脸检测与追踪、人脸特征提取与识别，如下所示：1）人脸检测与追踪模块：它是以良好的安全性和监视为基础的智能应用模块。本文首先深入分析了Adaboost算法理论并对其进行推导，接着选取视频进行实验分析，证明了它的优越性，且实时性良好。人脸追踪是智能视频监控系统中的一个重要组成部分，深入分析了M

5、eanShift算法基本理论，然后延伸到Camshift算法。虽然传统的MeanShift算法通过手动的设置追踪对象，可以追踪移动物体的轨迹，但它不能够很容易地追踪对象，例如对象被遮挡或相同颜色干扰的障碍物。本文根据AdaBoost和Camshift算法的特点，可以自动的完成人脸检测和准确追踪。2）人脸特征提取与识别模块：为了解决单一特征在基于视频的人脸识别中准确率较低的问题，提出了基于方向梯度直方图(HOG)特征和局部三值模式（LTP）特征融合的人脸识别方法。结合轮廓信息和纹理信息，通过HOG特征和LTP特征自适应融合，不仅可

6、以准确识别人脸，解决识别率低下的问题，而且可以减少训练时间，提高系统运行速度。为了说明本文方法的有效性，我们分别在Yale和ORL数据集进行测试，这些数据集包含大量的照明变化，类似于那些在不受控制的条件下拍摄的自然图像，并从互联网中选取一部分视频进行仿真分析，实验结果表明：本文方法能够提高精度，减小误差率。关键词：人脸识别方向梯度直方图支持向量机局部三值模式I硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,videosurveillanceismorean

7、dmoreusedinsecuritysurveillanceandidentifyingrelatedfields,andfacerecognitionisoneoftheimportantbiologicalfeaturerecognitionmethod,mainlyonthebasisofpeople'sfacialfeatures,theautomatedmethodtoverificationoridentificationofaperson,withconvenientusing,therecognitionrat

8、eandhighnoncontactcharacteristicsandbroaddevelopmentandapplicationprospect.Mostofthefacerecognitionresearchworkiscarriedoutundergoo