【摘 要】
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伴随COVID-19全面爆发,预防病毒的传播成各个国家关键问题。由于病毒引起患者常见的症状是发热,因此非接触、快速测温的红外热成像仪被广泛应用于人口流动性大的场所以及公共建筑区域。但是室外待检通道中,红外热成像受到环境背景温度过高导致前景目标特征区域边界模糊,同时图像噪声干扰大,降低了目标区域检测的准确率,继而影响发热筛查的效果。因此本课题研究如何有效解决室外环境下人脸部热图像测温区域的定位,提高
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伴随COVID-19全面爆发,预防病毒的传播成各个国家关键问题。由于病毒引起患者常见的症状是发热,因此非接触、快速测温的红外热成像仪被广泛应用于人口流动性大的场所以及公共建筑区域。但是室外待检通道中,红外热成像受到环境背景温度过高导致前景目标特征区域边界模糊,同时图像噪声干扰大,降低了目标区域检测的准确率,继而影响发热筛查的效果。因此本课题研究如何有效解决室外环境下人脸部热图像测温区域的定位,提高测温区域定位的准确率。本文首先针对人脸部红外热图像面部倾斜问题提出了双前沿主动轮廓分割结合中分线的倾斜校正方法,接着将较正后的图像进行眼镜遮挡判断,引入改进积分投影曲线特征的眼镜遮挡判断方法对遮挡图像进行分类。分类后的图像最终采用以下两种不同的方式进行测温区域定位,同时提高算法定位的准确率与稳定性。针对室外环境下存在眼镜遮挡的人脸红外热图像,提出了人脸部红外热图像前额定位算法,该算法首先引入MB＿LBP特征对头部上半区域进行特征提取,并结合强分类Gentle-adaboost提高算法的准确率,接着将提取的头部上半区域进行阈值处理,引入改进的全局阈值处理剔除影响前额区域定位的其它特征,最后采用双前沿主动轮廓对前额区域存在部分头发遮挡进行分割,提高前额定位的准确率。针对无遮挡的人脸红外热图像,提出了人脸部红外热图像内眼角定位算法,该算法首先采用HAAR级联特征分类对人脸、人眼粗定位,确定人眼大致的区域,并引入几何校正对眼睛区域精确定位。面对内眼角区域小、温度高等问题,在之前的基础上又提出区域精化与区域生长分割相结合的方法定位内眼角,极大提高内眼角定位的准确率。通过大量的特征训练、图像处理、可行性分析以及对比实验证明算法在室外环境下人脸部红外热图像测温区域定位中有着较好的准确率。其中在室外自行采集的E40数据集中人脸部红外热图像前额区域定位准确率达到了93.68%,能有效的提取前额区域,同样人脸部红外热图像内眼角区域定位的准确率达到了97.7%。与其他算法相比在准确率上都很大的提高,且实时性上也能满足基本要求。
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