视频图像中的人头定位算法的研究与实现-通信工程专业毕业论文开题报告.doc

华中科技大学文华学院学生毕业设计（论文）开题报告学 生 姓 名熊萍学 号100103031121学 部 （系）信息科学与技术专业年级通信工程1003设计（论文）题目视频图像中的人头定位算法的研究与实现指导教师张采芳一、设计（论文）选题的依据（选题的目的和意义、该选题在国内外的研究现状及发展趋势，等） 人头定位的技术研究在目前的智能化系统中有大量应用，特别是基于视频图像的大量监控数据化分析。 因为视频图像是动态的，如果需要定位出人头，就需要利用到这种技术。想要了解一定空间范围内的人数这种情况下，可以通过采集图像，利用图像在实践上的相关性检测出运动，进行人头定位。 随着高速度、高性能计算机的发展，经过国内外许多研究人员在人头定位领域的研究和探索，人头识别有了较大的发展。在当今社会，视频图像的检测技术越来越受到重视，如人头定位应用于人脸识别，头部跟踪，表情识别等问题中。目前国内外在这方面有比较好的成果面世，图像或视频序列中行人的检测与识别是计算机视觉热门话题之一。无论是工业界还是学术界都出现了非常多的好方法。如PAC100，Nakaji和Gerald等。中科院计算所在这一项目也有比较大的突破，我国在这一块掌握了一定的核心技术，并已在整体上达到国内外同类场频的先进水平。二、主要参考文献综述 文献1全面细致地讲解了MATLAB图像处理，对数字图像的基本知识进行了介绍。如对新手而言，里面讲解了MATLAB中的基本绘图功能，颜色和三维物体描述、光照与材质；MATLAB具体实现科学计算可视化的工具；还有图像处理工具箱的一些高级应用功能。文献2该文献归纳了当前人脸检测的一些典型算法，提出了一些由粗到细的人脸检测方法，来定位彩色视频图像序列中人脸数目、大小、位置均未知的人脸。文献3主要描述了在MATLAB环境下，对常见视频图像的捕获以及视频图像格式的转换，重点介绍了YUV视频格式的原理。文献4描述了运动的检测跟踪视频理解技术和计算机视觉的研究热点，其在解决智能视频监控，人机交互，智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用，基于此利用MATLAB平台构建出USB摄像头实时图像采集处理，从视频流采集到处理综合利用了背景估测，图像分割，目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标，并成功地对其进行实时追踪，利用MATLAB实现提取视频流Ycbcr输入系统进行运算处理，并改进了背景估测和目标检测算法，提高系统的实时性。 文献5该文献从人脸检测问题的分类人脸模式的分析、特征提取、与特征综合性能评价等角度系人脸检测问题的分类 人脸模式的分析 特征提取与特征综合 性能评价等角度 系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献 将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法 指出统计学习方法优于启发式验证方法 文献5系统地整理分析了人脸检测问题，研究文献将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法 指出统计学习方法优于启发式验证方法。 文献6如何充分利用视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低，尺度变化范围大，光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是研究的重点。文中对近期(主要近5年)基于视频的人脸识别研究进行了详细的介绍和讨论。在对相关方法分类的基础上。分析了各类方法中典型技术的优缺点。 文献7深入分析了主成分分析方法的基本原理，PcA方法最显著的优点是能用低维特征向量来估计原始样本，基于此特点将它用来实现对人脸的识别。此外本文还深入分析了PCA中遇到的特征值选择和距离准则的选取问题。文献8在MATLAB集群环境下对主成分分析(PCA)人脸识别算法设计了训练识别生成样本的功能模 块train()，通过任务分割实现了算法的并行化。文献9主要以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象，分析了开放计算机视觉函数库中的openCV摄像机模型，特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法，给出了基于openCV的摄像机标定算法。该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能，提高了标定精度和计算效率，具有良好的跨平台移植性，可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要。文献10目标定位跟踪技术一直是计算机视觉领域的一个研究热点，为了更好的改进目标跟踪算法的跟踪特性，设计一种基于OpenCV的目标定位跟踪软件系统。通过对Camshift跟踪算法的研究和改进，以实际的跟踪环境为背景，利用VS2008软件平台和OpenCV库函数，设计一种可以控制云台并实时定位跟踪运动目标的软件系统。且实验最后证明，该系统定位跟踪精确，为运动目标的定位跟踪的研究和应用提供了方便，具有一定的实际意义。1 秦襄培等，MATLAB图像处理宝典，北京：电子工业出版社，2011.2 杜岳涛等，彩色视频图像序列中的人脸检测研究，豆丁网，20073 吴佳等，基于Matlab的视频图像捕获与格式转换，东华理工大学机械与电子工程学院，20114 汪惠兰等， 基于MatIab实时迄动目标跟昧检阅系统，同济大学，20125 梁路宏等，人脸检测研究综述，清华大学智能技术与系统国家重点实验室，20026 严严等，基于视频的人脸识别研究进展，清华大学信息科学与技术国家实验，20097 蔡静等，基于MATLAB的人脸识别研究，天津工业大学计算机科学与软件学院，20128 郑晓薇等，基于Matlab多核集群的人脸识别算法的并行化设计，辽宁师范大学计算机与信息技术学院，20119 尹文生等，基于OpenCV的摄像机标定，华中科技大学，200710 邹铁军等，基于OpenCV的运动目标定位跟踪系统软件设计，哈尔滨工程大学，20123、 设计（论文）的研究方案（拟采用的研究方法、准备工作情况及主要措施）、主要研究内容及预期目标 研究方案：首先设计出的系统最主要的功能就是要能识别出人头。本设计按照首先获取到的一帧图片，进行一系列处理才可进行下一步的工作，该处理过程也称图像预处理。预处理这个模块在整个人脸识别系统的开发过程中占有很重要的地位，只有预处理模块做的好，才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。因此本设计中所要完成的主要功能如下所述：（1）图像获取功能：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。（2）图像预处理功能：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。（3）人脸定位功能：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。然后基于人头的特征、形状特征进行定位及验证，即促成最后的人头定位。思路可分为视频图像采集、预处理、特征提取和选择、定位、检测等步骤。预处理特征提取和选择定位 图像获取研究方法： 设计一种基于肤色的计算相似度的算法实现的目标定位，在实现前所要用到的方法如下：1、文献检索法本文的研究需要首先阅读大量的文献成果，才能总结出现在该论题的研究进展情况，找出以前研究的不足和避免研究内容的重复性；再了解国内外在这方面的研究时，由于自己在这方面知识的欠缺，也需要借助文献检索法，通过各种资料的介绍进行分析总结。2、比较分析法在检索文件时，需对目标定位这方面的信息更新，也要对现状进行分析，需要对视频图像中的人头定位的技术、内容等各方面进行比较，总结出不同的特点，还要分析是否有不足，进而根据不足提出对策。3、理论联系实际的方法对视频图像中的人头定位理论进行分析，结合其发展的现状以及不足之处产生的原因及特征，提出改善；结合检索文件所学到的理论知识，提出各种解决的对策。准备工作情况：1、 开题前期大量查阅视频图像中的人头定位的相关文献；2、 根据文献的查阅，进行对比，看哪些比较符合课题思路及现实生活中的要求；3、 找出其中的不足并思考出是否能根据已有的提出创新，研究出比较完整、准确的方案。主要措施：先对一定范围的图像进行采集，对合适图像的提取，通过对图像进行相似度计算的方法。其次，将处理过的图片进行二值化处理，可将图片变为黑白两色。然后根据像素点的分布可得到直方图，最后基于人头的特征、形状特征进行定位及验证，即促成最后的人头定位。主要研究内容：在视频图像及计算机应用中，目标定位一直是一个值得探讨的问题，目标的准确定位对于目标的识别以及图像的理解与分析起着十分重要的作用。目标定位在军事、工业监控、交通控制管理等领域有着重要的应用。而我的课题“人头定位”则是目标定位应用中的一个小分支，即在一定的范围内定位出全部的人头目标。拟从下面几个方面研究：1、首先拟介绍人头定位论点的提出，分析人头定位理论的产生背景，及其引入视频图像所带来的重大意义；2、拟分析视频图像中人头定位的含义及特征；3、拟介绍人头定位在视频图像中的应用的意义，重点分析其在现实生活中的必要性，突出论文的主题；4、拟分析国内外对视频图像中的人头定位的研究现状现状，需要结合对国内该方面了解，进行论述，发现我国在这方面存在的问题；5、拟分析视频图像中人头定位存在的制约因素，以及这些制约因素对课题的研究所带来的影响；6、 拟根据视频图像中人头定位的研究中存在的制约因素，提出改进的措施，并研究出解答方案；7、 拟结合现有的资料并结合自己的思路完成研究，研究出一份完整的方案；8、 拟结合前文的综合论述，进行总结，同时重申论文的研究目标以及视频图像中的人头定位应用的展望。预期目标： 通过软件对一帧图像显示，然后通过图像处理，将其中的人头定位出来。四、设计（论文）工作进展安排 1719周 查阅资料