基于演化算法的動(dòng)態(tài)視頻流智能識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展人們對(duì)智能化的身份識(shí)別技術(shù)越來(lái)越重視,大量的研究者投入到人臉識(shí)別研究領(lǐng)域中。人臉識(shí)別技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景。它不僅可以用于視頻監(jiān)控、門禁系統(tǒng)等應(yīng)用中,而且還可以促進(jìn)多學(xué)科的交互發(fā)展。由于人臉識(shí)別有隱蔽性、非接觸性、直觀性,所以它是一種能夠被大眾認(rèn)可的身份識(shí)別方法。因此研究動(dòng)態(tài)視頻流中的識(shí)別方法具有重要意義。
　　本論文主要從視頻圖像的預(yù)處理、人臉檢測(cè)算法、特征提取算法、人臉識(shí)別算法四個(gè)方面分析能用于動(dòng)態(tài)視頻流中

2、的算法。視頻圖像的預(yù)處理主要介紹了明暗程度的調(diào)節(jié)、大小的統(tǒng)一等前期處理方法。特征提取算法采用實(shí)時(shí)性較好的PCA算法,提取主要數(shù)據(jù)信息,以便后續(xù)的識(shí)別。本論文在總結(jié)經(jīng)典檢測(cè)識(shí)別算法的基礎(chǔ)上提出了一些相關(guān)的新算法。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新部分如下:
　　(1)提出了一種動(dòng)態(tài)視頻流實(shí)時(shí)多人臉檢測(cè)算法。針對(duì)膚色檢測(cè)方法檢測(cè)區(qū)域較大,效果不理想,而AdaBoost檢測(cè)算法誤檢率較高,本論文提出了一種動(dòng)態(tài)視頻流實(shí)時(shí)多人臉檢測(cè)算法。該算法首先運(yùn)用膚色

3、的方法檢測(cè)出視頻中的膚色區(qū)域,然后運(yùn)用AdaBoost檢測(cè)算法在膚色區(qū)域中找到人臉?biāo)诘奈恢?。?shí)驗(yàn)分析顯示,這種處理方式有很好的檢測(cè)效果。
　　(2)提出了一種混合核函數(shù)的設(shè)計(jì)方法。本論文討論了RBF核與多項(xiàng)式核性能上的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)單一核函數(shù)在性能上存在的局限性,本論文設(shè)計(jì)了一個(gè)混合核函數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,這種混合核函數(shù)比單一核函數(shù)有更加穩(wěn)定的性能。
　　(3)提出了一種基于小生境演化算法的混合核函數(shù)SVM人臉識(shí)別算法。參