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视频监控中的人脸识别算法主要包含人脸检测、预处理、特征提取和特征匹配(人脸识别)4个部分,其中最重要的是人脸检测和特征匹配。视频监控图像中的人脸可能有多姿态、多尺度和局部遮挡等问题,对人脸的提取和识别有较大影响。采用基于Haar特征的AdaBoost算法实时检测出视频中的人脸区域,获取人脸图像,通过卷积神经网络(CNN)训练得到人脸图像的深层特征,进而进行人脸识别。实验结果表明:该方法可以满足识别准确率和实时检测的要求,对视频图像中光照变化、姿态变化、尺度变化和局部遮挡等问题具有较好的鲁棒性。