動態(tài)圖像序列中的人耳檢測技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩55頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、人耳識別是生物特征識別技術(shù)研究中一個新興領域,它旨在根據(jù)人的外耳特征進行身份識別。人耳識別可以作為其他生物識別技術(shù)的有益補充,也可以單獨應用于一些個體識別場合。實時人耳檢測與跟蹤作為人耳識別系統(tǒng)的第一個也是非常關鍵的一個環(huán)節(jié),具有重大的研究意義和實用價值。目前國內(nèi)外對人耳檢測與跟蹤的研究尚處于初步探索階段,還沒有形成系統(tǒng)的理論和技術(shù),因此該課題的研究具有很大的挑戰(zhàn)性。
  本文在目前常用的運動物體檢測跟蹤技術(shù)的基礎上,提出了一種動

2、態(tài)圖像序列中檢測人耳的新方法。該方法主要包括三大部分:第一部分利用圖像的運動信息,首先采用簡單的背景差分法從運動圖像中檢測出運動人體,然后采用自適應閾值分割圖像得到運動人體的二值圖像,最后做開運算和形態(tài)學梯度運算得到運動人體的二值邊緣圖像。第二部分利用圖像的膚色信息,首先在線計算HSV色彩空間下的色調(diào)膚色直方圖,然后計算膚色的概率分布,并在此概率分布基礎上應用CamShift算法得到側(cè)面人臉這個包含人耳的感興趣區(qū)域(ROI),最后將RO

3、I應用到二值邊緣圖像中得到只包含人耳的二值邊緣圖像,實現(xiàn)人耳的粗定位。第三部分利用灰度輪廓信息,針對耳朵自身包含豐富的輪廓信息這一特點,對人耳邊緣圖像按一定規(guī)則做輪廓提取和最小二乘橢圓擬合,得到人耳在視頻序列圖像中的大小和位置信息,實現(xiàn)對人耳的定位和跟蹤。
  根據(jù)以上所提出的人耳檢測跟蹤算法,本文設計并實現(xiàn)了動態(tài)圖像序列中的人耳檢測系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,該方法能對視頻序列圖像中出現(xiàn)的人耳進行實時準確的跟蹤。同時算法具有速度快、檢測

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論