视频监控中基于人脸识别的身份验证

摘要

随着高性能摄像设备的普及以及计算机技术的迅猛发展，基于视频数据的人脸识别与身份验证技术在公共安全、智能监控、视频会议、用户访问控制、多媒体和数字娱乐等领域有着广阔的应用前景。经过几十年的研究，目前人脸识别技术已经得到了长足的发展，在理想的情况下已经可以得到很高的识别率。但是，在视频监控等应用场合，由于环境复杂、光照变化大、人的姿势表情多变以及受到分辨率的限制，人脸识别问题依然是一个极具挑战性的问题。本文对视频中的人脸识别问题进行了研究，本文的主要内容包括：
　　(1)对人脸检测进行了研究。本文首先对人脸检测中常用的Adaboost算法和几种颜色模型进行了介绍，在此基础上提出将Adaboost算法和YCbCr肤色模型相结合的人脸检测方法，利用YCbCr肤色模型对Adaboost算法检测得到的结果进行验证，排除非人脸图像。通过实验表明，用此方法可以有效的排除非人脸区域，提高识别率。
　　(2)为了消除光照、人脸姿势、图像尺寸等因素对人脸识别的影响，提高识别率，在人脸识别前先要对检测到的人脸图像进行预处理。本文介绍了几何预处理和光照预处理的常用方法。在几何预处理中，首先需要确定两眼的位置，然后通过旋转、缩放和裁剪等操作，对图像进行倾斜校正和尺寸归一化。本文提出了一种新的人眼定位方法，可以在相对复杂的情况下更加准确地定位两眼的位置。
　　(3)介绍了几种常用的人脸识别特征，并对它们进行了分析。在此基础上提出将DCT特征和梯度特征进行融合，作为新的特征用于人脸识别。该特征不仅包含了人脸的整体信息，同时也包含了细节信息，可以有效地减少光照的影响。最后，本文采用最近邻分类器进行人脸识别。实验结果表明，和其它几种典型的特征(PCA特征,DCT特征,梯度特征)相比，利用本文提出的特征可以得到更高的识别率。
　　(4)基于本文提出的人脸检测和识别算法，利用VC++和OpenCV开发了一个视频环境下的人脸识别和身份验证系统。该系统可用于电子门禁、电脑或手机等的用户登录或所有权验证等。通过实例对算法和系统进行了验证。

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第一章 绪论

§1-1研究背景及意义

§1-2国内外的研究现状

§1-3人脸识别的研究内容

§1-4 人脸识别的难点

§1-5 本论文的研究内容和章节安排

第二章 基于Adaboost算法和YCbCr肤色模型的人脸检测

§2-1 引言

§2-2 基于Adaboost算法的人脸检测

§2-3 基于Adaboost的人脸检测算法实现

§2-4 几种常见的肤色空间

§2-5 结合Adaboost和肤色模型的人脸检测

§2-6实验结果与分析

§2-7 本章小结

第三章 人脸识别

§3-1 引言

§3-2 人脸图像预处理

§3-3常用的几种特征提取方法

§3-4 DCT和梯度结合特征提取

§3-5 分类器

§3-6 实验结果和分析

§3-7本章小结

第四章 人脸识别系统设计

§4-1 引言

§4-2 自动人脸识别系统设计方案

§4-3本章小结

第五章结 论

§5-1 论文的工作总结

§5-2 展望

参考文献

致谢