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作者：張娜娜，蘇桂蓮，尹 靜
0 引言
人臉作為圖像與視頻中最重要的視覺圖像之一，在計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、多媒體技術(shù)研究中占有很重要的地位。可視化分析和目標(biāo)識(shí)別研究中最具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一就是理解人們?nèi)绾翁幚砗妥R(shí)別彼此的相貌，并進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算機(jī)建模來最終完成人臉的自動(dòng)識(shí)別。近年來，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)在人機(jī)交互領(lǐng)域的快速發(fā)展，作為人臉信息處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，人臉檢測(cè)與識(shí)別現(xiàn)在已經(jīng)成為模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)一項(xiàng)受到普遍重視。無(wú)線視頻監(jiān)控系統(tǒng)將被監(jiān)控點(diǎn)實(shí)時(shí)采集的圖片、視頻文件通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)及時(shí)地傳輸給遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地報(bào)告被監(jiān)測(cè)點(diǎn)的情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行處理。
本文提出了一種有效的無(wú)線遠(yuǎn)程人臉追蹤系統(tǒng)的解決方案。采用AdaBoost算法進(jìn)行人臉的檢測(cè)，選擇了Haar特征方法，把訓(xùn)練得出的Haar特征轉(zhuǎn)換成弱分類器，通過一定的方法將弱分類器進(jìn)行組合構(gòu)成強(qiáng)分類器，對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練后應(yīng)用到圖像中進(jìn)行人臉區(qū)域的檢測(cè)，從而得到較準(zhǔn)確的人臉信息；采用GPRS技術(shù)進(jìn)行人臉圖像數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸，通過GPRS／CDMA無(wú)線窄帶網(wǎng)絡(luò)連接Internet互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，在無(wú)線視頻監(jiān)控終端對(duì)視頻信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，無(wú)線傳送到遠(yuǎn)程服務(wù)器；采用Gabor小波進(jìn)行特征提取，獲得人臉圖像的Gabor特征；采用SVM進(jìn)行分類，對(duì)人臉圖像進(jìn)行分類識(shí)別，得出識(shí)別結(jié)果，對(duì)符合條件的人臉給出警報(bào)。本系統(tǒng)可以應(yīng)用于商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、車站、地鐵站等場(chǎng)所。
1 視頻圖像處理
1．1 去噪處理
圖像在生成和傳輸過程中常受到各種噪聲的干擾和影響，使圖像質(zhì)量下降。所以在進(jìn)行圖像分析和處理之前都需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。噪聲的模型按照對(duì)圖像的影響可以分為加性噪聲模型和乘性噪聲模型兩大類。假設(shè)，f(x，y)為原始圖像，g(x，y)為有噪聲的圖像，n(x，y)為噪聲。
加性噪聲模型為：
g(x，y)=f(x，y)+n(x，y) (1)
乘性噪聲模型為：
g(x，y)=f(x，y)[1+n(x，y)] (2)
空域中去噪方法包括：中值濾波、均值濾波等。中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性處理技術(shù)。其核心運(yùn)算是將模板中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，這樣一個(gè)亮點(diǎn)(暗點(diǎn))的噪聲，就會(huì)在排序過程中被排在數(shù)據(jù)序列的最右側(cè)或最左側(cè)，因此，最終選擇的數(shù)據(jù)序列中間位置上的值一般不是噪聲點(diǎn)的值。由此便可以達(dá)到抑制噪聲的目的；均值濾波實(shí)際上就是用該像素對(duì)應(yīng)的模板中各像素值的均值替代該像素的像素值，均值濾波的方法是，對(duì)待處理的當(dāng)前圖像，選擇一個(gè)模板，該模板為其近鄰的若干像素組成，用模板中像素的均值來替代原像素值。
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