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《长春理工大学》 2018年
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基于头部运动分析的考场内异常行为检测

李永恒  
【摘要】:随着计算机视觉和模式识别不断发展以及成像系统成本的降低,考场智能监控系统将会自动识别人脸并定位人脸特征进行头部运动姿态估计,根据姿态参数进行异常行为分析,可以有效缓解监考压力。本文主要设计2D运动估计器以及3D头部运动估计器实现智能监控,包括图像预处理、肤色提取、2D运动估计和分类、人脸检测、特征提取和二维图像人的头部运动姿态估计技术。通过对MIT人脸库图和监控系统图进行基于Multi-Block LBP特征的AdaBoost级联分类器训练,加载分类器并实时进行人脸检测,对人脸区域进行基于级联卷积神经网络算法的人脸特征点定位,最后基于人脸特征点计算头部运动姿态参数(欧拉角),并以水平转动偏航角进行异常行为判定,该过程为本文设计的3D头部运动估计器。本文并对人脸检测以及特征定位失败的视频帧以2D运动估计器进行异常行为分析,包含基于稀疏光流的运动估计、基于K-means运动矢量分类和直方图相似度对比。实验结果表明,通过ROC曲线对本文优化的AdaBoost分类器性能进行验证,通过DCNN神经网络精确人脸特征点坐标,最终将头部运动姿态估计转换为透视N点问题(PNP)。通过监控视频内存在异常行为帧和无异常行为帧的姿态参数对比,验证了Yaw参数可以作为异常判定的阈值。本文设计的2D运动估计器实验表明,对运动矢量分类定位到聚类中心最大对应的图像区域进行直方图对比,运动矢量越大直方图对比值越小,通过设定合适的阈值也可以实现异常行为判定。最终考场监控视频的每帧经过人脸检测以及特征提取,对于提取失败的帧进行本文设计的2D运动估计器完成异常行为判定;剩余视频帧通过计算出的代表头部运动姿态参数的欧拉角参数中的Yaw参数进行异常行为判定,通过设定合适的Yaw值范围,可以区分出简单扭头作弊行为,本文算法可以依据头部姿态参数完成考场内异常行为检测。
【学位授予单位】:长春理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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