医保视频监控中的多人脸跟踪技术研究与系统实现

摘要

近年来，随着计算机硬件技术的飞速发展和医保信息化工程的大力推进，医保视频监控系统已经在各个地方普及，但是已有医保视频监控只是对现场环境进行实时录制和回放，缺少视频智能分析功能，因此还无法有效地保证人卡一致问题。论文针对这一问题展开研究，主要目标是结合人脸跟踪、姿态点估计等计算机视觉技术，开发医保视频智能监控系统，实现对刷卡人员的主动识别和监控。论文主要工作包括:
　　1)研究和实现了梯度下降的人脸图像姿态估计。针对人脸特征点提取问题，论文首先采用对图像提取方向梯度直方图特征，然后通过监督梯度下降法完成人脸图像特征点模型的训练。最后通过POSIT算法计算人脸姿态，用于后续最优人脸选择。针对不同人脸数据库进行了大量的实验分析表明，算法可以准确地定位到人脸姿态点。
　　2)提出了基于相似度量滤波的多人脸跟踪算法。针对视频跟踪的跟踪实时性问题，算法利用图象序列前后帧中的人脸与滤波模板卷积判断是否是同一人脸，快速实现多人脸跟踪。同时算法结合姿态估计算法筛选照片用于人脸识别和比对，提高识别准确率。最后通过实验分析验证了跟踪算法的有效性。
　　3)在上述核心算法基础上，研究和实现了医保视频智能监控客户端。客户端主要采用流媒体播放技术、网络通信技术、多线程技术实现对用户刷卡人员的实时跟踪和监控，并把人脸图像编码后上传到服务器端完成人脸比对，实现了对医保用户刷卡的智能监控，有效防范医保卡冒用问题。

目录

声明

摘要

1．1 研究背景和意义

1．2 相关研究现状

1．2．1 人脸检测

1．2．2 人脸识别

1．3 本文主要工作

1．4 本文的结构安排

2．1 引言

2．2 人脸特征点检测

2．2．1 方向梯度直方图特征提取

2．2．2 最快梯度下降

2．2．3 人脸姿态计算

2．3 实验结果与分析

2．4 本章小结

3．1 引言

3．2 基于相似度量滤波的多人脸跟踪技术

3．2．1 人脸图像交叉相关度量

3．2．2 跟踪漂移

3．2．3 多人脸跟踪算法实现

3．3 实验结果与分析

3．3．1 单人脸跟踪实验

3．3．3 新人脸出现跟踪实验

3．4 本章小结

第4章 医保视频智能监控系统客户端设计与实现

4．1 系统开发背景

4．2 人脸视频抓拍系统架构图

4．3 关键模块及实现技术

4．3．1 系统界面显示

4．3．2 视频流数据处理

4．3．3 人脸处理核心模块

4．3．4 图像编码

4．3．5 多线程并行处理机制

4．3．6 WebServices接口

4．4 医保智能监控系统客户端运行截图

4．5 小结

第5章 总结与展望

参考文献

致谢