基于电子巡考系统的缺考、代考预警研究

摘要

人体检测与人脸识别技术是视觉分析中基础且至关重要的组成部分，它在智能视频监控、人机交互、视频会议等许多领域中有着十分广阔的应用前景和巨大的商业价值。本课题拟在即将投入搭建的电子巡考系统的基础上，引入人体检测与人脸识别技术。尝试对考场人数进行统计，判断缺考人数，并且利用人的脸部进行识别、记录、比较，来判断出是否有代考现象，使电子巡考系统能够更有效的支撑考试管理，提高了利用率的同时，也降低了对于监考人员的要求。
　　本文对人体头部检测与人脸识别的相关技术做了深入的研究，提供了一套完整的基于电子巡考系统的缺考、代考预警的视频分析系统的解决方案。具体说，本文的主要工作与成果如下:
　　1、针对人体头部检测，深入探讨了基于形状检测的各种Hough变换方法。通过实验检测效果分析后最终选取了GHT(Gradient Hough Transform)方法作为近圆形轮廓头部检测的方法。同时对GHT进行了相应的改进。实验表明:改进后的GHT的轮廓特征提取方法满足了系统缺考检测率和实时性的需求。
　　2、针对人脸识别，使用多种处理图像算法，对图像特征提取做预处理。在边缘检测中，合理利用人脸的几何位置分布，对眼睛、嘴巴等特征进行分区位的特征提取工作，增加了特征提取的准确性。
　　3、在以上头部检测与人脸识别相关技术研究的基础上，设计出了基于电子巡考系统的缺考、代考预警的视频分析系统。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 人脸图像识别的研究特点

1．3 国内外研究现状

1．4 研究内容与章节安排

第二章 基于改进Hough变换的头部轮廓提取

2．1 Hough变换理论与方法

2．1．1 Hough变换概述

2．1．2 基于圆检测的Hough变换

2．2 应用于头部轮廓提取的改进的Hough变换

2．3 实验结果

2．4 本章总结

第三章 几何特征的人脸识别

3．1 概述

3．2 检测与定位

3．3 图像的预处理

3．3．1 图像增强及归—化

3．3．2 图像平滑

3．3．3 边缘检测

3．4 人脸图像的特征提取与识别

3．4．1 特征提取

3．4．2 人脸识别

第四章 基于电子巡考系统的缺考代考、预警系统

4．1 系统框架

4．2 系统平台

4．3 系统的具体实现

第五章 结论

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

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