基于序列图像的人头定位

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基于序列图像的人头定位是基于银行大厅或重要的室内场所的自动监控和报警系统提出来的,旨在实现视频监控的智能化。视频监控系统作为一种可视化监控手段在公共安全领域得到了广泛的应用。本文旨在采用摄像机连续的采集监控场景的图像,通过计算机的检测和识别尽早发现不法人员(比如蒙面,太阳帽遮挡,佩戴口罩等五官不全者)入侵,并根据系统的设定,自动向异地的监控中心报警。 本文利用图像序列中所蕴含的运动信息,依据所研究人脸由于遮蔽可能不完整的特点对基于序列图像的人头定位进行了研究。 第一,本文研究了背景生成和更新技术,系统地分析和比较了背景生成和更新算法,提出了一种分组更新的背景生成算法;并给出了多高斯分布模型的背景更新新算法。第二,本文给出了利用最近三帧图像检测当前图像中运动目标轮廓的算法,利用沈俊边缘检测算子和线段光滑度指标,对检测到的目标进行过滤,并消除干扰。第三,本文根据人头的特征实现了基于头颈部凹点的人头定位,提出了圆环人头定位的Hough变换算法,完成了人头和人脸的定位;最后给出了实验数据及分析。
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