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随着互联网和信息技术的高速发展,犯罪的手法也越来越隐蔽和先进,这给很多案件的侦破增加了不小的难度。基于人脸识别及智能图像和视频分析等核心尖端技术,针对长途客运站、火车站等公共场所及重要出入口的安全管理,定位和储存人脸,为公安找人、追捕等提供了一大利器,成为打击违法犯罪活动,建设平安城市的重要技术。这也给人脸识别带来了新的挑战,如何在复杂环境下提高人脸识别性能是当今研究的热点之一。本文针对人脸识别中Gabor特征的缺点,提出了一种新的特征算子,极大的降低了 Gabor的特征维数并提高了其识别性能,然后将其应用到基于刑侦信息采集交换平台。本文的主要工作包括以下两个方面:1.Gabor滤波的多尺度多方向特征对人脸图像识别的校准误差有较强的鲁棒性。这种特性使Gabor滤波被广泛应用用人脸识别。但是其特征维度过大,并不适用于实时的人脸识别应用。针对这一缺点,提出了一种新颖的特征算子GLBC,该算子通过引入LBC算子与Gabor特征结合,有效的降低了 Gabor特征的维数。在距离评估方面,提出了加权的X2距离,对人脸的区域进行加权处理。为了验证本文提出的方法的有效性,在FERET、CAS-PEAL-RI和AR三个常用的人脸数据库上进行了实验分析。实验结果表明,文本提出的算法在三个库中的不同环境下的人脸的识别率优于其他同类人脸识别算法。2.设计了基于人脸数据的信息采集交换系统,平台使用人脸作为信息采集的主要数据,为了避免数据的重复采集,开发了基于人脸数据的房采集模块。系统采用C/S三层结构,包括表示层、逻辑层、数据层。表示层提供GPS交友系统用户友好界面,业务逻辑层提供业务处理结合和业务处理服务,数据层提供数据访问接口,数据,采用MySQL进行数据库开发。平台实现了警综平台与刑侦专业系统间的信息交换,可以有效避免大量有价值的情报线索掩埋浪费。