1、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的重要方向之一，近幾十年來，人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速并取得了眾多令人鼓舞的研究成果，但是由于問題本身的復(fù)雜性，人臉識(shí)別仍然是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的研究課題。如何在先驗(yàn)知識(shí)少、目標(biāo)成像環(huán)境復(fù)雜的情況下對(duì)即時(shí)感興趣人臉目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別是實(shí)時(shí)視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵問題。本文要解決的基本問題是如何利用樣本圖像集或視頻集及標(biāo)識(shí)信息對(duì)實(shí)時(shí)視頻中的人臉進(jìn)行識(shí)別和標(biāo)注。針對(duì)這個(gè)基本問題，文中提出了基于屬性圖匹配的人臉自動(dòng)分組方

2、法和基于Adaboost-CSHG框架的視頻人臉識(shí)別方法，最后搭建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)驗(yàn)證了兩個(gè)方法的應(yīng)用可行性。本文工作主要如下：
　?。?）人臉 ROI分組。對(duì)樣本圖像建模時(shí)，首先需要將樣本圖像進(jìn)行分組，然后將各個(gè)分組圖片和標(biāo)識(shí)信息關(guān)聯(lián)，從而為后續(xù)人臉識(shí)別和標(biāo)注奠定基礎(chǔ)；除此之外，對(duì)于實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通常需要保存視頻資料，而對(duì)于這類監(jiān)控型視頻文件，我們往往只會(huì)重點(diǎn)關(guān)注其中的人物要素，由于視頻圖像中存在著大量人物要素以外的背景信息，存儲(chǔ)時(shí)

3、會(huì)造成大量存儲(chǔ)資源浪費(fèi)，因此提取圖像中的人臉ROI并分組保存，可以節(jié)省大量存儲(chǔ)空間。針對(duì)上述需求，本文提出了一種基于屬性圖匹配的人臉分組方法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。
　?。?）CSHG視頻人臉識(shí)別。由于視頻圖像成像條件變化較大，固定的人臉模板庫(kù)無法滿足視頻人臉實(shí)時(shí)識(shí)別的需求。本文根據(jù) SIFT特征及特征之間的幾何約束關(guān)系構(gòu)建屬性圖，并用屬性圖對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行表征，利用RSOM快速匹配和CSHG目標(biāo)模型的自我學(xué)習(xí)特性，實(shí)現(xiàn)了基于A

4、daboost-CSHG的人臉目標(biāo)在線識(shí)別和跟蹤。該人臉識(shí)別方法對(duì)目標(biāo)成像條件變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，可以滿足視頻人臉實(shí)時(shí)識(shí)別的需求。除此之外，文中增加光照處理和RootSIFT優(yōu)化對(duì)CSHG人臉識(shí)別方法進(jìn)行了改進(jìn)，并用實(shí)驗(yàn)證明了這些改進(jìn)可以提高人臉識(shí)別率。
　?。?）視頻人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。本節(jié)根據(jù)系統(tǒng)功能需求分析和上述基礎(chǔ)原理及解決方法的論證，構(gòu)建了基于CSHG模型的人臉檢測(cè)和識(shí)別一體化系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)做了介紹，完成