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考场作弊行为智能分析方法研究
作 者: 王奕波
导 师: 谭树人
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 智能视觉监视 随机抽样一致性 最小二乘法 归一化相关匹配法 方向梯度直方图
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
智能行为分析是计算机视觉领域的热点问题,由于外界环境特征、目标对象行为的不确定性,提出一种通用的智能行为分析方法是很困难的,但可以根据特定场景与待分析对象的特点,设计具有强鲁棒性的算法。智能视觉监视(Intelligent Vision Surveillance, IVS)是智能行为分析技术的典型应用,本文研究的考场作弊行为智能分析方法,就是IVS应用的一个特定方面。根据考场环境的特点、考生的行为特征,本文提出了一套适用于对考场作弊行为进行智能分析的方法,实验证明该方法具有较强的鲁棒性和较低的时间消耗。本文主要做了以下几个方面的工作:(1)从典型的目标行为智能分析流程出发设计了适用于考场作弊行为智能分析的流程,依次通过课桌检测、人数统计、行为分析实现本文研究的目的。(2)提出了基于透视变换与梯度模板匹配的课桌检测方法,并采用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)方法对检测结果进行修正,实现标准高考考场环境中课桌的准确定位。并将RANSAC方法与最小二乘法做了比较,证明了最小二乘法在抗噪方面的局限性。(3)提出了基于摄像机标定与相似度匹配的考生人数统计方法,并将归一化相关匹配法与典型的减背景法、方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradients, HOG)方法进行比较,证明了本文方法在识别低分辨率考生图像方面的优越性。针对考生前后相互遮挡的问题,提出了基于顺序匹配与背景填补的方法来降低因遮挡导致的误判率。(4)提出了基于运动连通域的分析模型,将考场中可能存在的作弊行为分为四大类,在采用背景更新法计算考生运动连通域的基础上,针对不同的可疑行为设计了相应的分析算法。由于分析模型建立在运动连通域的基础上,有效降低了因环境与分析对象颜色、纹理等特征不确定性导致的影响,具有较强的鲁棒性。本文分析方法主要运用了运动连通域的几何特性,其数学模型并不复杂,时间复杂度较低。
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全文目录
摘要 9-10 ABSTRACT 10-12 第一章 绪论 12-19 1.1 立论依据 12-13 1.2 国内外研究现状 13-15 1.3 本文的研究思路 15-17 1.4 本文工作 17 1.5 论文的组织结构 17-19 第二章 基于透视变换与梯度模板匹配的课桌检测方法 19-25 2.1 采用透视变换的方法生成正投影图 19-20 2.2 采用梯度模板匹配的方法进行课桌粗略检测 20-22 2.3 采用RANSAC 对检测结果进行修正 22-24 2.4 本章小结 24-25 第三章 基于摄像机标定与相似度匹配的考生人数统计方法 25-34 3.1 基于摄像机标定的考生潜在区域提取方法 25-28 3.2 基于相似度匹配的考生检测方法 28-32 3.2.1 仿射变换——标准化考生潜在区域 28-30 3.2.2 归一化相关匹配法——检测考生 30-32 3.3 对前后遮挡问题的处理 32-33 3.4 本章小结 33-34 第四章 基于运动连通域的可疑行为分析方法 34-47 4.1 可疑行为的定义 34-35 4.2 运动连通域的提取 35-37 4.3 基于运动连通域的可疑行为分析模型 37-46 4.3.1 对考生运动过度的检测 38-41 4.3.2 对考生相互传递物品的分析 41-43 4.3.3 对提前离场和迟到入场的跟踪 43-46 4.4 本章小结 46-47 第五章 实验结果与分析 47-64 5.1 环境的布置与视频的预处理 47-48 5.2 课桌检测的实验结果与分析 48-54 5.2.1 透视变换方法中矩形角点的选取 48-50 5.2.2 梯度模板匹配中一些参数的设置 50-53 5.2.3 RANSAC 与最小二乘法的比较 53-54 5.3 人数统计的实验结果与分析 54-57 5.3.1 计算考生分析区域时一些参数的设置 54-55 5.3.2 归一化相关匹配法与减背景法、HOG 方法的比较 55-57 5.4 可疑行为检测的实验结果与分析 57-62 5.5 系统的总体运行效果 62-63 5.6 本章小结 63-64 第六章 总结与展望 64-66 6.1 总结 64 6.2 展望 64-66 致谢 66-67 参考文献 67-71 作者在学期间取得的学术成果 71
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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