图像识别技术在智能小区中的应用

 2022-09-11 08:09

论文总字数:22390字

摘 要

随着社会财富的增长,国民的生活条件得到了很大的改善。生活环境越来越舒适,家居环境也逐渐智能化。但是,还存在一些安全隐患,比如危及国民生命财产安全的犯罪分子。现今,安全舒适的智能小区已成为住宅开发的主流,因此小区内的安保系统至关重要。本课题的任务是将图像面部识别技术应用于智能社区安全系统的视频监控,实现人脸检测和识别出人脸的功能,再搭建网页实时显示检测的结果。

人脸检测使用了Adaboost算法,是多种算法的对比之下一种检测速度最快的算法。人脸识别方面,实时面部识别是生物识别领域的一部分。生物识别技术是计算机通过独特的物理特征识别人类的能力。面部识别提供了计算机通过面部特征识别人的能力。面部识别装置是拍摄人脸图像或视频并将其与数据库中的面部图像进行比较的装置。通过人脸识别技术可以既快又准地判定一张照片里的人是否是人脸库中存有的,这种技术操作隐蔽,适用于安全监控,由于采集信号的过程是非接触性的,没有侵犯性,所以容易被人接受。与此同时,还具有低成本、交互性强等特点。搭建显示网页的部分使用了Servlet和JSP技术,成功搭建了一个实时刷新显示视频监控画面的网站。

关键词:人脸检测,人脸识别,安保,网页搭建

Abstract

With the growth of social wealth, people's living conditions have been greatly improved. Living environment become more comfortable, home environment has gradually become intelligent. However, there are some security risks, such as those criminals who threaten people’s lives and property. Today, safe and comfortable intelligent community has become the mainstream of residential development, so the security system within the district is essential. The task of this topic is to apply the image recognition technology to the video surveillance of the intelligent community security system, realize the function of face detection and face identification, and then build the real-time display of the results of the page.

Face detection using the Adaboost algorithm, is the fastest algorithm under a comparison of a variety of algorithms . When it comes to facial recognition, real-time facial recognition is part of the field of biometrics. Biometrics is a computer that recognizes human abilities through unique physical features. Facial recognition provides the ability of a computer to recognize people through facial features. The face recognition device is a device that captures a face image or video and compares it with a face image in the database. Through the face recognition technology it can be fast and accurate to determine whether a person in the photo is stored in the face database, this technical operation hidden, suitable for security monitoring, because the process of collecting signals is non-contact, not aggressive and so easy to be accepted. It also has low cost, strong interaction and so on. The part of building the display page applies the Servlet and JSP technology to build a real-time refresh display video surveillance screen site.

Key words:face detection; face recognition; security; webpage building

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题设计的背景与意义 1

1.2 智能小区安保系统功能分析 1

1.2.1 小区安防系统工作原理 1

1.3 本论文章节安排 3

第二章 人脸检测在安保系统中的实现 5

2.1 ADABOOST人脸检测方法的理论基础 5

2.1.1 常用的人脸检测方法简介 5

2.1.2 ADABOOST算法简介和分析 5

2.1.3 基于积分图像的ADABOOST人脸检测算法 6

2.2 人脸检测系统设计与实现 8

2.2.1 训练分类器 8

2.2.2 实现人脸检测 9

2.2.3 检测结果及分析 10

2.3 本章小结 13

第三章 人脸识别在安保系统中的实现 14

3.1 系统设计 14

3.1.1 智能小区的结构及安全防范系统 14

3.1.2 人脸识别系统的设计 14

3.2 人脸识别技术及图像处理 16

3.2.1 人脸识别方法 16

3.2.2 图像处理 17

3.2.3 基于HOG特征的人脸识别算法 17

3.2.4 颜色空间标准化(Gamma标准化) 18

3.2.5 特征提取 18

3.3 实验及结果分析 19

3.4 本章小结 21

第四章 21

显示平台的搭建 22

4.1 设计思路 22

4.1.1 架构——使用JSP和servlet构建基于WEB的管理信息系统 22

4.1.2 设计流程图 22

4.2 JSP/Servlet界面显示 23

4.2.1 JSP Servlet介绍 23

4.2.2 JSP Servlet技术方法 24

4.3 运行结果及说明 29

4.4 本章总结 31

致 谢 33

参考文献 34

绪论

课题设计的背景与意义

随着中国经济的发展,人们的生活质量不断提高,安全舒适的智能小区已成为住宅的主要方式。智能小区的安全问题是非常重要的,它与全小区所有居民的人身安全和财产安全有关。本课题的任务是将图像人脸识别技术应用于智能社区的安全系统,并搭建网页实时显示人脸检测和人脸识别的结果。

目前的智能社区有以下几个问题:

剩余内容已隐藏,请支付后下载全文,论文总字数:22390字

您需要先支付 80元 才能查看全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找;