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基于面部特征分析技术的地铁安防监控系统研究
| 论文题名： | 基于面部特征分析技术的地铁安防监控系统研究 |
| 关键词： | 人脸特征点定位;静态表情识别;特征融合;异常检测;智能安防监控 |
| 摘要： | 近年来，智能视频分析技术逐渐成为计算机视觉、人工智能、安防监控领域的热门课题。但前期的研究大部分还停留在中、底层技术上，对新问题、新情况和高层技术的研究不够，较难适应社会发展的需求。因此，加大对抽象语义层智能视频分析技术的研究势在必行。 为提高安防系统预测结果的准确性，实现监控场景中多目标的行为分析，本文提出了基于面部特征分析技术的地铁安防监控方法。面部特征分析包括：静态表情识别、眉间区域皱纹混乱程度评估、嘴巴区域左右半边相似度对比、脸型识别、瞳孔位置变化情况等方面的内容。系统初始阶段主要完成复杂背景下的多人脸检测。然后对获取的人脸图像进行预处理和特征点定位等操作。最后在Visual Studio2010和matlab8.0平台上完成各个功能模块的设计和测试。联合调试结果表明：此系统具有较好的实时性和稳定性。 |
| 作者： | 钟伟 |
| 专业： | 光学工程 |
| 导师： | 黄元亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 暨南大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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