视频监控中人脸的实时综合识别
在基于视频监测的人脸识别中,由于人脸姿态随时呈现出的多样性,使得形态轮廓线同时产生复杂的变化,相应地,区域内的关键特征也会呈现很强的不稳定性甚至间断性,与原始几何形态有着显著的畸变。 本文将论述如何在不稳定的实时图像序列中,通过性能监测方法和图像坐标上的仿三维旋转校准,获取最大正确率的关键特征测度；对后台图像数据库由内存中的单变量分层分区索引设想,到多维特征间的相互约束,最终可用各种先进方法做最后的目标匹配。阈值性能链的建立,就是为了保证预处理时特征来源的最优,这会充分运用视频的丰富资源,导致极好的识别能力,这是本文一直强调的重点。最后结合VC++.Net和Canada Coreco Imaging机器视觉平台完成本识别方法的试验。
人脸识别 视频监控 阈值性能链 关联映射 图像配准 图像数据库
曲若雷 马艳梅 潘地林
安徽理工大学计算机系 安徽淮南 232001
国内会议
合肥
中文
632-636
2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）