基于视频的人脸跟踪检测和识别系统的研究与实现的开题报告_第1页
基于视频的人脸跟踪检测和识别系统的研究与实现的开题报告_第2页
基于视频的人脸跟踪检测和识别系统的研究与实现的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于视频的人脸跟踪检测和识别系统的研究与实现的开题报告一、研究背景和意义人脸跟踪检测与识别系统主要是用于监控和安防领域，通过对监控视频进行人脸检测识别和跟踪，能够有效地提高安全防范和对罪犯的侦破效率。目前，人脸识别技术已经越来越受到关注和应用，而基于视频的人脸跟踪检测和识别系统则是人脸识别技术中的一个重要方向。人脸跟踪检测的目的是追踪特定人脸出现的位置和时间，分析其行为和活动轨迹，以满足实际监控和安全需求。同时，通过对跟踪到的人脸进行识别，能够识别对应人员的信息，并进行记录和处理，包括人员进出记录、异常提醒、罪犯抓捕等。二、研究内容本研究将主要研究和实现基于视频的人脸跟踪检测和识别系统，主要内容包括：1.视频数据采集与预处理：通过视频摄像头或视频文件获取监控视频并进行处理，包括视频格式转换、帧提取和预处理等。2.人脸检测与跟踪：对视频中的人脸进行检测和跟踪，采用基于Haar特征和级联分类器的检测和Kalman滤波算法的跟踪方法。3.人脸识别与匹配：对检测到的人脸进行识别和匹配，在人脸识别的算法中，常用的包括LBPH、Eigenface和Fisherface等算法。4.系统实现与优化：将检测、跟踪和识别算法集成到基于视频的人脸跟踪检测和识别系统中，并对系统进行优化和性能测试。三、预期结果和贡献本研究预期通过实现基于视频的人脸跟踪检测和识别系统，达到以下预期结果：1.能够对监控视频中的人脸进行有效的检测和跟踪，并记录其行为和活动轨迹；2.能够对人脸进行识别和匹配，并进行人员进出记录、异常提醒、罪犯抓捕等处理；3.能够为监控和安防领域提供一个高效、准确、实用的基于视频的人脸跟踪检测和识别系统。本研究的贡献主要包括：1.对基于视频的人脸跟踪检测和识别技术进行深入探索和研究，并实现了一个完整的系统；2.对人脸检测、跟踪和识别算法进行了优化和集成，提高了系统的稳定性和性能；3.为应用于监控和安防领域的人脸跟踪检测和识别技术提供了一个有效的实现示例。四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.文献阅读和调研，对基于视频的人脸跟踪检测和识别技术进行深入了解和分析；2.研究和实验常用的人脸检测、跟踪和识别算法，包括Haar特征、级联分类器、Kalman滤波算法、LBPH、Eigenface和Fisherface等；3.采集监控视频数据并对其进行预处理，包括视频格式转换、帧提取和预处理等；4.实现基于视频的人脸跟踪检测和识别系统，并对其进行优化和性能测试。五、进度安排本研究的进度安排如下：第一阶段（1-2周）：文献阅读和调研，熟悉研究领域和相关技术；第二阶段（2-4周）：研究和实验人脸检测、跟踪和识别算法，确定系统实现方案；第三阶段（4-6周）：采集监控视频数据并进行预处理，实现人脸检测和跟踪功能；第四阶段（6

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论