1、隨著交通的不斷發(fā)展，人均擁有私家車的數(shù)值不斷攀升，高速交通的安全問題也越來越受到人們的關(guān)心。目前各大高速公路上都已安裝了監(jiān)控設(shè)備，來提升監(jiān)管力度，杜絕交通安全隱患，更是作為事后責(zé)任追究的重要手段。但是每天24小時的交通視頻量是巨大的，傳統(tǒng)方式上往往采用人工定位分析檢測視頻錄像，效率低下。如何在信息量巨大的視頻中，快速有效的找到有效信息，成為了當(dāng)前研究的熱門?；谶@個大背景下，本論文從小處著手，重點研究監(jiān)控視頻中的人臉檢測。它是基于內(nèi)容視

2、頻檢索應(yīng)用的一個重要前提，并具有重大的應(yīng)用價值。
　　 由于人臉模式的錯綜復(fù)雜、易受干擾，現(xiàn)有的人臉檢測算法普遍存在著計算量大、速度慢、魯棒性差等缺點。膚色檢測算法具有簡單、快速的特點，但是不能很好地克服光照、背景顏色干擾等因素的影響。
　　 本文首先闡述了現(xiàn)階段高速視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展情況，引出了在高速公路視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用人臉檢測技術(shù)的必要性，在這基礎(chǔ)上分析和研究了當(dāng)前人臉檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的一些研究難點，然后針

3、對Adaboost算法在人臉檢測技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)越性，本文詳細(xì)分析其人臉檢測的特征依據(jù)，算法的基本思想及重要內(nèi)容。在這些理論研究的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計和實現(xiàn)了一個基于Adaboost的視頻中人臉快速檢測系統(tǒng)，在系統(tǒng)中提出了一種視頻幀隨機(jī)抽取策略以及基于膚色的人臉粗檢測算法的預(yù)過濾機(jī)制，可以減少系統(tǒng)的處理幀數(shù)及系統(tǒng)計算量，極大的提高了視頻處理效率，最后詳細(xì)闡述了該系統(tǒng)的設(shè)計方案和實現(xiàn)過程。最后，介紹了OpenCV的相關(guān)理論與技術(shù)，并利用了VC++