安防監(jiān)控中人臉圖像信息可用性評(píng)估.pdf

1、隨著安防監(jiān)控視頻系統(tǒng)的應(yīng)用越發(fā)普遍，安防監(jiān)控視頻在起著越來(lái)越顯著的作用，也被人們寄予了越來(lái)越大的期待。近年來(lái)，安防監(jiān)控視頻中人臉部分圖像的可用性問(wèn)題開(kāi)始被提及，諸多國(guó)家及地方的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)都提出了“人面部特征清晰”等明確的要求。
　　本文所研究的安防監(jiān)控中人臉圖像信息可用性技術(shù)可以用來(lái)量化安防監(jiān)控中人臉圖像信息的可用性，并且憑借計(jì)算機(jī)技術(shù)客觀、便捷的特點(diǎn)，模擬并輔助相關(guān)部門(mén)的主觀判斷。該技術(shù)將給行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施，以及各場(chǎng)景下安防監(jiān)控視頻

2、的正確安裝、合理評(píng)估帶來(lái)的便利。有著廣闊的應(yīng)用前景。
　　一方面，本文從平面特征出發(fā)對(duì)人臉圖像信息可用性進(jìn)行了分析研究。首先，本文建立了人臉圖像信息可用性的主觀評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)的計(jì)算機(jī)客觀評(píng)估技術(shù)的研究打好了基礎(chǔ)。接著，本文定量地分析了鈍化與白噪聲對(duì)人臉圖像信息可用性的影響，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了BRISQUE算法對(duì)鈍化以及白噪聲的有效評(píng)估。隨后，本文設(shè)計(jì)了基于圖像空間域特征與圖像熵的評(píng)估方法。該方法不僅采用了了 BRISQUE的空間

3、域特征提取，而且抓住了人臉的信息量豐富的特點(diǎn)克服了BRISQUE對(duì)熵評(píng)估失效導(dǎo)致的不足。新算法的更強(qiáng)的評(píng)估性能也在實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證和對(duì)比。
　　另一方面，本文又提出從姿態(tài)特征對(duì)人臉圖像信息可用性進(jìn)行分析的方法。該方法彌補(bǔ)了但從平面特征進(jìn)行評(píng)估的局限，使得評(píng)估更為全面可靠。針對(duì)姿態(tài)特征評(píng)估，本文設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉旋轉(zhuǎn)角度識(shí)別方法，該方法中設(shè)計(jì)了最新的基于邊緣的特征提取算法，實(shí)驗(yàn)證明了該方法在相同的訓(xùn)練方式下取得了優(yōu)于前人的