论文部分内容阅读
视频监控系统是安全防范系统的组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。视频监控系统正发挥着越来越重要的作用，它广泛应用于国防建设、交通管制、智能保安以及政府机关、银行、仓库等一些敏感场所的实时监控。作为在视频监控系统中占有重要地位的人脸检测技术是在人脸识别技术的研究中发展而来的，有着在智能安全监控，电子商务，视频会议和远程教育，基于内容的检索等诸多领域的广泛应用价值，为视频监控系统发展成为智能化的监控系统起到了至关重要的作用。
近几年来，随着信息技术的发展以及应用领域的需求，人脸检测及其它相关技术吸引了众多的研究者，国内外关于人脸检测的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。
本文分析了视频监控系统的特点，并着重对视频监控系统中占有重要地位的人脸检测技术展开分析和阐述，主要研究视频监控系统中人脸检测技术方法，特别的，对监控系统最感兴趣的人脸对象，研究适合视频监控系统的人脸检测算法，并分别对基于肤色模型的人脸检测和基于AdaBoost的人脸检测算法作了详细的分析和研究，并根据实验结果分析检测是否满足视频监控系统的实时检测需要。
人脸检测方法研究己经有二十多年了，然而，到目前为止，由于人脸检测问题自身的复杂性，使得虽然有众多研究人员潜心研究多年，仍旧未能得到彻底解决。本文作者结合研究生阶段所参加的科研项目，对视频监控系统中的人脸检测问题作了一些探讨。
工作主要体现在以下三个方面的：
1)对视频监控系统以及包含其中的人脸检测技术的发展和现状作了较详细的分析，并对人脸检测的方法作了个较全面的概括。
2)在常用的肤色模型的基础上介绍了一种基于肤色模型的人脸检测方法，其中涉及对彩色图像进行光照补偿，YcbCr色彩空间中的肤色分割等知识。详细分析了几种肤色区域处理算法。
3)使用OpenCV实现基于AdaBoost算法的人脸检测，将其运用于视频监控中，实现了一个在实时获取的监控视频中达到每秒13帧的人脸检测算法。