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基于加权投票和关键帧提取的视频流人脸识别方法研究.pdf

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基于加权投票和关键帧提取的视频流人脸识别方法研究.pdf

上传人:cherry 2014/4/1 文件大小:0 KB

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文档介绍

文档介绍:论文作者签名:蕉重:互溘期:丝丛垒苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。
导师签名:经遮整日期:浏:刈孕论文作者签名:盔这在——年一月解密后适用本规定。期:塑丝趂苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所蚍绞莸缱映霭嫔、中国学术期刊馀贪电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属非涉密论文口
基于加权投票和关键帧提取的视频流人脸识别方法研究中文摘要人脸识别技术作为最具有发展潜力的生物特征识别技术之一,在最近几年得到了广泛的研究和应用,尤其是基于视频的人脸识别技术。本文重点研究基于视频的近距离人脸识别方法,主要研究成果包括:谘丈狈酵嫉娜肆彻丶√崛∷惴āMü允悠倒丶√崛∷惴ǖ难芯浚本文提出基于颜色直方图的视频人脸序列关键帧提取方法,并将该方法应用于视频人脸识别系统中,通过关键帧检测和提取,去除视频中不利于识别的人脸图像帧,减小系统计算量,提高识别效率。诩尤ㄍ镀钡氖悠敌蛄腥肆呈侗鸱椒āMü氐阊芯咳肆巢煌课惶卣鞯的分类能力、人脸特征点个数和卣餮≡穸允侗鸾峁挠跋欤源车牡酝匹配算法进行改进,提出基于加权投票的视频流人脸识别方法。实验表明,改进算法不仅提高了识别率,同时缩短了识别时间。迪至嘶谑悠档娜肆呈侗鹣低场W酆侠们懊嬲陆诮樯艿娜肆呈侗鹣喙厮法,结合和开发技术,设计并实现了基于加权投票和关键帧提取的视频流人脸识别系统框架,为进一步研究基于视频的人脸识别技术奠定基础。关键词:视频,人脸识别,关键帧提取,弹性图匹配作者:李新涛指导老师:徐汀荣
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人脸识别简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.人脸识别技术概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视频关键帧提取技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文主要工作及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于算法的人脸检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.匦翁卣饔牖滞肌学习算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一人脸图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第三章视频人脸序列的关键帧提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于颜色直方图的人脸视频关键帧提取算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...丈ǹ占涓攀觥占涞紿空间的转换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...√崛关键帧提取子系统⋯⋯⋯⋯⋯..:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯笛榻峁第四章基于弹性图匹配的视频流人脸识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〔.〔ū浠弧〔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
.珿滤波器组的参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.弹性图匹配算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...∪.尤ㄏ嗨贫榷攘俊识别结果对比分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..五章视频人脸识别系统的设计和实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.人脸识别系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...鞴δ苣?⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯