基于人脸内容的视频索引方法的研究

摘要

该文研究的内容为基于人脸目标的视频索引系统的研究,其目的是为现有的视频监控系统扩展基于人脸内容的视频索引功能.针对大场景的要求,如银行的大厅、停车场、地铁广场等特定的场合,我们旨在目标检测、人脸检测和人脸摘要.该论文主要创新性工作可以总结如下:第一,提出了一种基于人脸肤色统计模型和人工神经网络的人脸检测方法.第二,提出了Gabor小波变换(GWT)和主分量分析(PCA)进行关键人脸提取的方法.第三,在现有的CBVS<'1>系统上增加了视频索引功能,使得监控系统具备了根据人脸目标进行视频快速检索的强大功能.

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1研究动机和意义

1.2人脸检测的研究现状

1.2.1基于先验知识的人脸检测

1.2.2基于特征的人脸检测

1.2.3基于模板的人脸检测

1.2.4基于统计学习的人脸检测

1.3运动目标跟踪的研究现状

1.4视频索引产品的现状

1.4.1MoCA项目

1.4.2Name-It项目

1.4.3视频监控产品现状

1.5论文的结构安排

第二章 人脸检测技术

2.1引言

2.2相关研究

2.3人脸肤色分割

2.3.1人脸肤色模型

2.3.2肤色区域分割

2.4基于神经网络的人脸检测

2.4.1预处理

2.4.2人脸目标检测器

2.4.3人脸目标仲裁器

2.5实验结果分析

2.6小结

第三章目标跟踪技术

3.1引言

3.2相关研究

3.3卡尔曼滤波器目标跟踪

3.3.1卡尔曼滤波器

3.3.2卡尔曼滤波器参数

3.3.3目标跟踪

3.4BP神经网络

3.5实验结果分析

3.5.1卡尔曼滤波器目标跟踪

3.5.2KF-BPL目标跟踪

3.5.3性能分析

3.6小结

第四章关键脸选取技术

4.1引言

4.2相关研究

4.3人脸姿势识别

4.3.1人脸姿势分布

4.3.2Gabor小波变换

4.3.3主分量分析

4.3.4基于视的PCA方法

4.4实验结果分析

4.5小结

第五章视频索引的应用

5.1引言

5.2CBVS系统概述

5.3CBVS系统结构

5.3.1CBVS系统外观

5.3.2CBVS系统设备

5.4CBVS系统的工作过程

5.4.1系统工作流程

5.4.2预置点的设置

5.4.3系统功能扩展--视频索引

5.5 系统实现说明

5.6 小结

第六章 结论与展望

6.1工作总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表（录用）的论文

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