人脸识别考勤技术研究

人脸识别考勤系统因其便捷性、准确性、易于管理性,取代打卡机成为一种新兴的考勤方式。本文提出一种人脸识别考勤系统的设计方案,包括人脸识别子系统和考勤管理子系统。人脸识别子系统从获取的视频中利用Adaboost算法检测出人脸区域,对检测出的人脸区域进行归一化、去噪等处理,对处理好的图像用HOG＋PCA＋LDA特征提取,把提取出的人脸特征向量与注册形成的人脸特征向量利用最近邻方法比对,将识别结果放入考勤数据库中。考勤管理子系统主要实现的有考勤规则的制定、对考勤数据做统计并生成报表及系统维护等功能。  

基于行人计数算法的改进研究

视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,本文提出了将混合高斯背景模型和HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征结合的方法,该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性,经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。  

基于图像逆投影和3D部件混合模型的目标检测*

基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及到如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变以及运动形式变化等问题,这使得在2D图像空间设计算法变得尤为复杂,尤其是针对目标遮挡和粘连问题,一直不能得到很好地解决。为此,借助逆投影变换,提出一种在逆投影图中结合多部件混合模型的目标检测方法。首先在3D空间中构建与目标局部表面相贴合的逆投影面或阵列；然后,通过逆投影变换重构目标局部表面的特征数据,得到相应的逆投影图; 接下来,提取部件样本在逆投影图中的HOG特征构建特征字典,并通过在字典上的稀疏逼近实现局部部件的检测；最后,利用部件检测结果,构建3D模型,并对质心聚类,完成最终的目标识别。实验表明,基于图像逆投影和3D部件混合模型检测图像/视频中的目标,不仅可以降低算法的复杂度,还可以从本质上有效解决目标遮挡和粘连,使检测精度和速度都远超于在2D图像空间设计的算法.