基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

基于嵌入式前端服务器的音视频监控系统设计

采用TMS320DM365多媒体处理器设计并实现了一种集音视频采集、编码、压缩、本地存储、RTP/RTCP,RTSP传输的嵌入式前端服务器.该监控系统在PC或者Android系统的PDA上实时接收并播放音视频流,实现了音视频实时监控;可用于小型企业安防,智能家居等监控领域.经VLC播放器统计信息中音视频丢帧数统计测试,音视频还原流畅,同步效果良好.     

动态环境下改进五帧差分的运动目标检测新算法

在噪声、光照变化和背景不断变换等动态环境下运动目标检测存在着误检、漏检现象.帧间差分法对动态环境有较强的适应性,但一般只能提取目标的轮廓,不能完全检测出目标,容易产生内容空洞和虚假边缘的现象.为此文中提出一种改进五帧差分法的运动目标检测新算法.该算法首先利用中值滤波对每一帧图像进行去噪处理,然后对去噪后的图像进行文中的五帧运算,最后通过新的动态阈值分割算法和数学形态学处理完成对运动目标的提取.实验结果表明,该算法的运算复杂度较低,可以检测动态环境下的运动目标,大大提高了运动目标检测的准确性.