主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
便携式HMM远程面部检测识别综合控制应用平台
小类:
信息技术
简介:
依托于满足实际需求的Adaboost人脸检测算法、基于HMM人脸识别算法和稳定的图像采集模块ARM9主控芯片,实现远程人脸的检测,并进一步实现识别的目的。我们在原有算法基础上优化了算法,增加了人脸图像预处理模块,大大提高了人脸的检测识别率,经过大量人员数据测试表明:检测率基本达到100%,静态人脸识别率达到99.9%以上,动态人脸识别率达到98.5%,其可应用于公安刑侦的需求。
详细介绍:
来源于系主任安志远教授应XX市公安局刑侦工作之需求。其依托于满足实际需求的Adaboost人脸检测算法、基于HMM人脸识别算法和稳定的图像采集模块ARM9主控芯片,实现远程人脸的检测,并进一步实现识别的目的。我们在原有算法基础上优化了算法,增加了人脸图像预处理模块,利用图像平滑处理,直方图均衡化,图像局部与分割,Inpainting修补图像等先进的图像处理技术,大大提高了人脸的检测识别率,经过大量人员数据测试表明:检测率基本达到100%,静态人脸识别率达到99.9%以上,动态人脸识别率达到98.5%,基本满足需方要求。 上位机使用Qt4和OpenCV计算机视觉库开发了一套操作简易,美观,通用性强的用户操作软件系统,可分别满足Linux和Windows用户的需求。下位机我们采用稳定且低成本的ARM9主控芯片,开发设计了一套集采集、控制的软硬件系统。下位机系统独立于现有的需监控的终端设备(如ATM机等),也可利用其(如ATM机等)自身的监控影像进行采集,增加了需方需求模块(如人体红外检测等),实现智能化的控制。

作品图片

  • 便携式HMM远程面部检测识别综合控制应用平台
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作品专业信息

设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标

课题开发目是应XX省XX市公安局的需求开发。基本思路是课题依托于满足实际需求的Adaboost人脸检测算法、基于HMM人脸识别算法和稳定的图像采集模块ARM9主控芯片,实现远程人脸的检测,并进一步实现识别的目的。创新点在于在原有算法基础上优化了算法,增加了人脸图像预处理模块,在人脸图像预处理阶段,利用图像平滑处理,直方图均衡化,图像局部与分割,Inpainting修补图像等先进的图像处理技术,大大提高了人脸的检测识别率。主要技术指标:检测率基本达到100%,静态人脸识别率达到99.9%以上,动态人脸识别率达到98.5%。

科学性、先进性

目前我国在采用计算机视觉技术进行人脸等生物特征的检测和识别发展相对于发达国家比较落后,还未开发出真正满足社会大众需求的采用计算机视觉技术进行人脸的检测和识别的生物认证系统,而像美国一些发达国家虽然较我国发展较早,但其研究成果仍未完全满足于社会民众的需求。 本课题应XX市公安局需求开发,下位机采用稳定且低成本的的ARM9主控芯片,大大提高了系统的可靠性。上位机软件使用Qt4和OpenCV计算机视觉库开发,安装简易快捷。在当前先进的人脸检测识别算法上优化了算法,大大提高了人脸检测率和识别率。与现有人脸识别系统比较具有:高可靠性,低成本,高检测率,高识别率等优点。已经满足XX市公安局需求。

获奖情况及鉴定结果

1. 经过大量数据测试:满足所应用户XX省XX市公安局需求。 2. 在北华航天工业学院第三届“挑战杯”赛荣获“一等奖”。

作品所处阶段

中试阶段

技术转让方式

需获得作者所在单位及作者本人授权

作品可展示的形式

现场演示

使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测

课题在已有的先进人脸识别算法基础上优化了该算法和采用高可靠性的ARM9控制芯片,增加了人脸图像预处理模块,在人脸图像预处理阶段,图像局部与分割,Inpainting修补图像等先进的图像处理技术,大大提高了人脸的检测识别率,经过大量测试数据表明:检测率基本达到100%,静态人脸识别率达到99.9%以上,动态人脸识别率达到98.5%,基本满足XX市公安局需求。 系统开发总成本: 5300元(详见课题结项书)。如果我们能实现批量生产的话成本将降低为4000元以内。 社会效益:伴随着经济社会的发展,刑事案件也不断的增加,社会治安已是经济社会稳定的头等大事,该系统若能在全国推广则会有较好的社会效益。 经济效益:全国大致有400个地市一级城市,若能利用我们研发的技术和产品,相信会有较好的经济效益。

同类课题研究水平概述

自动人脸识别是一项具有挑战性的研究课题,以致得到了诸多不同学科领域研究人员的亲睐,过去几十年中研究者们提出了许多人脸识别核心算法。 尽管公安、金融等领域对人脸识别技术的需求猛增,但是人脸识别技术却几乎找不到成功地应用,国外还多次出现了退货事件,甚至出现了将已经安装的人脸识别系统废弃或者拆除的事件,可见需求方普遍对目前的人脸识别技术不够满意。频测表明;即使最好的商业系统,对人脸图像的光照、姿态的变化仍然非常敏感,还难以正真应用到监控等实际系统中去。 本课题应XX省XX市公安局需求,依托于满足实际需求的Adaboost人脸检测算法、基于HMM人脸识别算法和稳定的图像采集模块ARM9主控芯片,实现远程人脸的检测,并进一步实现识别的目的。我们在原有算法基础上优化了算法,增加了人脸图像预处理模块,在人脸图像预处理阶段,利用图像局部与分割,Inpainting修补图像等先进的图像处理技术,大大提高了人脸的检测识别率,经过使用大量人群数据测试表明:检测率基本达到100%,静态人脸识别率达到99.9%以上,动态人脸识别率达到98.5%,基本满足需方要求。 上位机使用Qt4和OpenCV计算机视觉库开发了一套用户操作软件,简单、快捷、通用性强,可满足Linux和Windows用户的需求。 下位机采用稳定且低成本的ARM9采集控制模块主控芯片,开发设计了一套集采集、控制的软硬件系统。独立于现有的需监控的终端设备(如ATM机等),也可利用其(如ATM机等)自身的监控影像进行识别,增加了常用的采集控制模块(如热释电传感器、电扇等),实现了智能化的控制。
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