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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展,視頻數(shù)據(jù)的增長呈現(xiàn)爆炸式增速,這些海量視頻數(shù)據(jù)特別是海量視頻中的人物身份信息擁有很大價值,這就需要視頻人臉識別技術(shù),但是當(dāng)前對視頻人臉識別的研究還遠遠不夠。視頻人臉識別的研究可用于安全領(lǐng)域、控制領(lǐng)域等,特別是隨著移動智能時代的到來,移動終端可以輕易捕獲到大量的視頻數(shù)據(jù),里面包含大量的人物信息,這就需要高效的視頻人臉識別技術(shù),配合移動終端的強大計算能力對這些人物信息進行挖掘分析。因此,對于視頻人臉識別的研究很有意義。<
2、br> 視頻人臉識別是對視頻中人臉分類,其主要的研究難點在于人臉受到表情、光照、分辨率、遮擋等影響嚴(yán)重,導(dǎo)致一些傳統(tǒng)的靜態(tài)圖像分類算法并不是很有效。本課題的研究對象是基于稀疏編碼的視頻人臉識別,論文著重研究適合視頻環(huán)境的人臉分類算法,分析視頻中人臉的特性,將稀疏編碼表示思想引入到視頻人臉分類中,本文使用LC-KSVD字典學(xué)習(xí)稀疏編碼算法進行視頻人臉分類。同時,充分結(jié)合視頻人臉的特性,對原生的LC-KSVD算法進行優(yōu)化,使其在視頻中的分
3、類性能得到提升:以視頻序列為基礎(chǔ),進行構(gòu)建字典元素;修改稀疏編碼一致性約束矩陣;統(tǒng)計分類時使用投票策略,提高正確率。然后將優(yōu)化過的LC-KSVD算法與傳統(tǒng)的分類算法進行對比,發(fā)現(xiàn)其效果顯著。
最后設(shè)計和實現(xiàn)一個視頻人臉識別系統(tǒng),該系統(tǒng)由鏡頭分割、人臉檢測、人臉跟蹤、說話者標(biāo)注、特征提取和分類6部分組成。本文在對部分步驟的實現(xiàn)方法上進行了創(chuàng)新,主要在于人臉跟蹤時進行二次檢測增加人臉序列長度,在序列提取時對檢測到的人臉進行一次粗過
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