摘要：
随着时代的发展,人们对生活环境的安全性和智能性提出了更高的要求,而安防监控系统在其中扮演着重要的角色.现阶段安防监控系统主要包括两种:红外报警系统和视频监控系统.红外报警系统易受复杂环境的干扰,而视频监控系统主要起到录像的作用,并且需要工作人员在监视器前进行观察,不但占用数据储存资源,而且效率低下.本文重点研究了安防监控中的图像预处理,人脸检测和人脸识别等,提出了基于人脸身份识别的智能安防监控系统. 本文的研究工作包括:图像预处理方面,在研究相关文献的基础上,对原始图像进行一系列的滤波实验以改善图像质量;人脸检测方面,在AdaBoost算法的基础上,详细研究了图像中人脸的特征提取和级联分类器的训练,并利用EmguCV提供的分类器文件做了相关检测实验;人脸识别方面,在Eigenface算法的基础上,对K-L变换和PCA算法的基本原理做了相关论述,同时分析Fisherface算法,通过实验比较了两种算法在UMIST和ORL人脸库上性能的优劣,最后,提出了基于Hadoop的分布式人脸匹配识别解决方案,提高了识别速度;在上述研究的基础上,设计了智能安防监控系统,包括网络摄像头的连接,人脸检测,结合Oracle数据库的人脸数据存储,人脸识别以及基于ZigBee的远程报警. 本文所设计的智能安防监控系统,测试效果良好.一方面能从输入图像中正确检测人脸,并能将人脸及其身份数据存入数据库中;另一方面能准确的识别人脸身份,陌生人情况下能及时报警.
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