公安系統(tǒng)人臉識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)自從上世紀(jì)60年代被提出以來，一直是研究熱點(diǎn)，尤其是近年來隨著公安圖像聯(lián)網(wǎng)、智能監(jiān)控和公安圖像云計(jì)算等技術(shù)的快速推進(jìn)，公安系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)在嫌疑犯身份確認(rèn)、在逃人員通緝、重點(diǎn)場(chǎng)所布控、特殊人群身份確認(rèn)、戶籍管理等方面正逐步向?qū)嵱眠^渡。本文所研究的內(nèi)容屬于南京市公安智能圖像聯(lián)網(wǎng)與多網(wǎng)融合通信平臺(tái)項(xiàng)目的一個(gè)子項(xiàng)目，主要進(jìn)行人臉識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn)。
　　本文首先介紹了公安系統(tǒng)人臉識(shí)別的意義和技術(shù)發(fā)展過程，針對(duì)公安系統(tǒng)人臉

2、識(shí)別的主要應(yīng)用場(chǎng)景和當(dāng)前研究難點(diǎn)進(jìn)行了論述。其次，選擇采用AdaBoost人臉檢測(cè)算法滿足了公安系統(tǒng)中人臉檢測(cè)的實(shí)時(shí)性與高檢測(cè)率要求。接著，對(duì)人臉識(shí)別的主要算法進(jìn)行了研究與綜合比較，選擇采用基于隱馬爾可夫模型（HMM）的人臉識(shí)別算法，適應(yīng)了公安大數(shù)據(jù)量人臉庫(kù)擴(kuò)容的要求。在特征提取階段，對(duì)識(shí)別圖片采用二維離散余弦變換，并將得到的低頻系數(shù)作為特征向量，相比直接使用灰度向量減少了計(jì)算量，同時(shí)增強(qiáng)了識(shí)別過程對(duì)于姿態(tài)和表情變化的魯棒性。最后，設(shè)計(jì)