监控视频中人脸超分辨率重建软件设计与实现

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时间:2019-03-17

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1、专业硕士学位论文监控视频中人脸超分辨率重建软件设计与实现作者姓名:董文学号:2013919288学科专业:电子与通信工程研究方向:信息智能检测理论与技术指导教师:何鹏教授答辩日期:2016年6月齐齐哈尔大学ProfessionalmasterdegreethesisTheDesignandImplementationofFaceSuper-resolutionSoftwareinSurveillanceVideosAuthor:DongWenStudentid:2013919288Major:ElectronicandCommuincationEngineer

2、ingResearchdirection:InformationintelligentdetectiontheoryandtechnologyTutor:Prof.HePengQiqiharUniversity学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位

3、论文题目:作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定,在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于齐齐哈尔大学,允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,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,可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日摘要本课题来源于科技部科技惠民计划项目(2013GS230301),齐齐哈尔市3G-WIFI城市安全监控系统推广。近年来随着监控摄像机与安防监控系统在社会安全保障以及个人安

4、全防范领域中的普及,越来越多的危害公共安全的事件都开始将监控视频作为重要依据和获取相关情报的重要途径,然而现实生活中存在着各种各样的因素影响着视频采集系统的成像质量,从而降低了信息的准确性。针对齐齐哈尔市监控系统中存在的以上问题,本文从图像超分辨率重建的角度,对监控视频中的人脸超分辨率重建技术进行了深入研究,对已有的算法进行了研究和改进,同时引入OpenMP并行处理框架设计并实现了人脸超分辨率重建软件供公安局工作人员使用。具体研究内容如下:首先,提出了基于PCA的全局性人脸选择算法。由于基于学习的超分辨率重建方法需要庞大的样本库做支持,导致了传统算法运行速度慢

5、且效率低。针对这一缺点,本文使用主成分分析法对样本库进行全局相似性筛选,将样本库中与待重建人脸相似度较低的样本去除,只保留少量最相近的样本用于重建,并通过实验证明了只要合理选择筛选样本的数量,该方法能够在保证重建质量的前提下大幅缩减样本库,从而降低算法运行时间。第二,对稀疏表示理论以及基于稀疏表示的人脸超分辨率重建算法进行了深入研究。介绍了LSR和LCR人脸重建算法及其实现原理,使用软件仿真并对实验结果进行了分析,发现该方法的明显不足在于对噪声非常敏感以至于在真实监控环境下的重建质量很不稳定,而且严格的根据图像块的位置进行重建降低了算法对人脸位置的鲁棒性。第三

6、,针对传统稀疏表示重建方法的缺点,提出了改进的基于局部相似性表示的人脸重建算法。通过使用图像块之间的相似性代替稀疏性,以及将当前待重建块的邻居块纳入相似性表示的范围,得到了一个全新的两层图像块表示与重建框架,该两层框架具备良好的并行结构,能够方便的进行并行实现。通过在不同噪声环境下的实验表明,该改进算法相比于传统算法对噪声的鲁棒性得到了很大提高。最后,在VisualStudio2012环境以及OpenMP的并行处理框架下,对传统方法LSR,LCR以及改进的基于局部相似性表示的人脸重建算法进行了实现,根据齐齐哈尔市公安局工作人员提出的要求,设计了人脸超分辨率重建

7、软件。该平台能够对实验环境下以及真实监控环境下的人脸进行重建测试,并给出重建后的人脸图片,并显示目标人脸最相似的人脸图片以及重建时间等结果,测试取得良好的效果。关键词:人脸超分辨率重建;主成分分析;稀疏表示;并行计算;视频监控IAbstractThistopicisderivedfromtheministryofscienceandtechnologybenefitingthepeopleofscienceandtechnologyplanprojects(2013GS230301),Qiqihaercity3G-WIFIcitysafetymonitorin

8、gandcontrolsystemfo

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