简介:摘要 微表情和行为动态捕捉监控系统是一种使用摄像机和计算机视觉算法识别人类面部表情和身体动作。它们通常使用深度学习技术,例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),以识别面部表情和身体动作。随着深度学习的不断深入,计算机识别迎来了崭新的发展机遇,以微表情行为识别、人脸识别、声纹识别等为代表的前沿技术,已经进入新的研究阶段,并且取得了非常显著的效果。多元化的发展方向是计算机科学技术的主要趋势,它已经成为一个国家综合实力的重要体现。
简介:摘要随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式。已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点。智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样。文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及典型算法的现状给了比较全面的综述。首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类,分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结;然后对典型算法的优缺点进行分析,给出了典型算法在现有研究。数据库上的性能对比,并对待解决问题和难点进行了总结;最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战。以及未来发展趋势进行了探讨。
简介:采用混合高斯模型算法,以实现背景前景的分离,并利用前景目标的二值化图像计算其轮廓特性,对超过阈值的目标物体进行预警,同时系统为实现良好的可移植性及较快的硬件处理速率,采用软件分层的体系来实现动态物体检测,底层通过V4L2接口实现硬件视频帧的采集,顶层调用opencv视觉库实现混合高斯模型下的前景提取。最后系统实现良好的人机交互界面的设计。