基于红外图像的人头定位概要
基于红外图像的人体检测跟踪与类别判定
基于红外图像的人体检测跟踪与类别判定武警部队担负着国家大型电厂和重要桥梁遂道的守护勤务。
这些重要的工业和交通设施一旦遭到破坏,往往造成大量的财产损失甚至人员伤亡。
然而,针对重要目标的袭击大多发生在夜里,由于夜间能见度差,哨兵警惕性下降,从而给不法份子造成可乘之机。
在国家大批量裁军的背景下,如何有效减少这些重要的守卫目标所占用的执勤兵力和提高执勤的自动化程度是亟待解决的问题。
红外辐射波长比可见光要长,受雨天、大雾影响较小,基于红外辐射的视频监控不受夜间和白天的影响,是多种重要场所广泛使用的安防设备。
因此,本文基于红外监控视频和图像序列,深入研究红外图像中的人体目标检测、跟踪以及运动目标类别判定方法,对于解决目前武警部队重要目标守护勤务中存在的问题具有非常重要的理论意义和实际应用价值。
论文的主要研究工作和取得的成果如下:1.深入研究了红外图像预处理方法。
重点介绍了几种常用的红外图像预处理方法,主要包括图像去噪方面的中值滤波和高斯滤波,以及图像形态学处理方面的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。
基于实际红外图像数据,对红外图像去噪和形态学处理进行了实验比较和分析。
2.深入研究了红外人体运动目标检测方法。
深入研究分析了几种经典的运动目标检测算法,包括帧差法、背景差法、光流法等。
在对这些目标检测算法进行理论研究和应用场景对比的基础上,利用多个实际红外视频图像数据重点对三帧差分法进行了仿真实验和测试,实验结果表明,三帧差分法可以准确有效地检测出红外图像中的人体运动目标。
3.提出了一种新的基于红外图像的人体运动目标跟踪算法。
在研究对比和分析经典的粒子滤波算法、Mean Shift算法和IVF(Intensity variation function)跟踪算法的基础上,针对经典算法存在的问题,提出了一种新的人体跟踪算法。
该算法利用模板本身均值灰度替代模板的边缘,以红外序列图像中前一帧目标模板与当前帧差分后得到的正负值区域为基础,计算出正值区域质心到负值区域质心的向量,并将模板沿向量方向以单个像素移动,直到目标模板与当前帧的人体目标近似重合。
基于红外热成像技术的人体行为识别研究
基于红外热成像技术的人体行为识别研究近年来，随着科技的不断发展，许多新的技术被应用到生活和工作中，其中基于红外热成像技术的人体行为识别技术备受关注。
该技术可以通过感应被识别物体散发的红外热能，实现对其行为的分析和研究。
下面就从红外热成像技术的原理和应用范围两个方面来谈一下这一技术。
1. 红外热成像技术原理红外热成像技术是基于红外辐射原理完成的。
人体发出的热辐射是红外光谱的一部分，所以使用红外热成像技术可以感应到人体发出的热量，从而进行行为识别。
当人体发出热辐射时，红外热像仪可以感应到不同的红外辐射强度，将其转化成数码信号，再通过对信号进行滤波、放大、调幅等处理，转化为图像信息，即能够看到人体的热成像图。
通过对图像进行进一步分析，可以识别出人体的不同行为，如走路、静止、跳跃等。
2. 红外热成像技术应用范围基于红外热成像技术的人体行为识别技术有着广泛的应用范围。
（1）安防领域在安防领域，红外热成像技术可以作为一种非接触的检测手段，准确地识别出人体的行为，如盗窃、侵入、破坏等。
将其应用在银行、商场、车站、机场等场所，能够大大提高安全检测效率。
（2）医疗领域在医疗领域，红外热成像技术可以用于疾病的早期诊断。
因为身体受到的外部刺激会改变热能分布情况，例如一些疾病引起的身体局部温度不同，借助红外热成像技术可以直观地看到身体部位的温度分布，进而判断是否存在问题。
（3）应急救援领域在应急救援领域，使用红外热成像技术可以快速地找到被困人员的位置，尤其在黑暗或有烟雾、灰尘等干扰的环境中，红外热成像仪成为了一种非常关键的工具。
（4）展览体验领域在展览体验领域，红外热成像技术也有着广泛应用。
比如，在一些体验类展览中，通过红外热成像技术可以实现互动控制，观众在参观过程中，通过行动来影响展项。
总之，基于红外热成像技术的人体行为识别技术已经成为了当今应用最广泛的人工智能技术之一。
同时，该技术还有许多潜在的应用领域等着我们去挖掘。
基于图像处理的人脸关键点定位技术研究
基于图像处理的人脸关键点定位技术研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也被越来越广泛地应用。
在很多领域，如智能安防、人机交互、虚拟现实等等，图像处理技术发挥着重要的作用。
其中，对于人脸的处理就是一个非常重要的领域。
人脸识别、人脸表情识别、面部表情分析等技术都需要对人脸进行关键点定位。
那么，基于图像处理的人脸关键点定位技术是如何实现的呢？首先，我们需要明确什么是人脸关键点。
人脸关键点是指人脸上的一些重要点位，比如眼睛、鼻子、嘴巴等等。
这些点位在不同的任务中扮演着不同的角色。
通过准确地定位这些点位，我们可以更精确地进行人脸的特征提取、识别等任务。
基于图像处理的人脸关键点定位技术的实现方式有很多种，比如传统的算法、深度学习等。
在传统的算法中，常用的方法是基于特征匹配的方法。
通过提取人脸图像中的一些特征，比如边缘、颜色、纹理等等，然后在训练集中匹配这些特征，找到与之相似的样本，在这些样本中寻找目标关键点的位置。
这种方法的缺点是需要人为的提取特征，并且对于复杂的表情变化、光照变化等情况可能无法准确地识别出目标关键点。
而在深度学习的方法中，常用的是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
这种方法可以通过大量的数据训练网络，使得网络能够准确地学习到人脸关键点的位置，并且具有很好的泛化能力。
利用卷积神经网络对人脸进行关键点定位的方法，通常被称为人脸关键点检测（Facial Landmark Detection）。
人脸关键点检测的实现方式主要分为两种：回归和分类。
在回归的方法中，网络将人脸图像作为输入，然后直接回归出关键点的位置坐标。
在分类的方法中，网络不仅可以预测出人脸的类别（比如男性、女性、老年人、青年人等等），还可以同时输出每一个类别对应的关键点位置。
无论是回归方法还是分类方法，都需要训练一个深度神经网络模型。
在训练时，需要大量的数据进行训练，并且需要设计一个合适的损失函数来进行模型训练。
常用的损失函数有均方误差（MSE）和对数似然损失函数（Log-likelihood Loss）等。
红外图像处理算法在人脸识别中的应用研究
红外图像处理算法在人脸识别中的应用研究随着科技的不断发展，智能化已经成为了各行各业的趋势，其中人脸识别技术在智能安防、金融等领域中得到了广泛的应用。
人脸识别技术的准确率和效率一直是关注的焦点，为了提高识别准确率和速度，红外图像处理算法被广泛应用在人脸识别中。
一、红外图像处理算法在人脸识别中的意义人脸识别技术分为基于特征的人脸识别和基于图像的人脸识别两种，基于特征的人脸识别需要通过特征提取和匹配来识别人脸，而基于图像的人脸识别直接输入图像进行比对，其准确率和速度都不如基于特征的人脸识别高。
因此，在基于图像的人脸识别中，为了提高识别准确率和速度，可以采用红外图像处理算法。
红外图像处理算法可以获得高质量的人脸图像，它可以通过获得人脸皮肤的温度信息，避免受到外界光线的影响，并且红外图像具有不易受到光线、角度等影响的优点。
因此，在人脸识别中，采用红外图像进行处理，可以获得高质量的人脸图像，从而提高识别的准确率和速度。
二、红外图像处理算法在人脸识别中的应用1、红外图像采集红外图像采集是红外图像处理算法的基础。
采用红外相机可以获得高质量的红外图像，从而提高识别的准确率和速度。
红外相机需要考虑到摄像机的位置、角度、光源等因素，以获得清晰的红外图像。
2、红外图像预处理红外图像预处理的目的是对图像进行去噪、增强、纹理分析等处理，以消除噪声和提高图像质量。
红外图像预处理包括灰度化、均衡化、高斯滤波等步骤，以克服图像中存在的噪音影响。
3、红外图像分割红外图像分割是将图像中的人脸区域从背景中分离出来，以便进行后续的图像处理。
人脸区域被分为前景和背景两部分，其中前景部分包含人脸和其他感兴趣的区域，背景部分包含非人脸区域。
4、人脸检测人脸检测是指在红外图像中自动检测出人脸的位置和大小。
常用的人脸检测算法包括基于Haar特征的人脸检测算法和基于深度学习的人脸检测算法。
其目的是通过特征提取和分类，自动从红外图像中检测出人脸。
5、特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，目的是从红外图像中提取出人脸中的特征信息。
基于红外图像的人体识别技术综述
（1）人体往往处于移动状态，因此，可以通过连续拍摄 多幅后，判断疑似人体区域是否发生移动，来识别人体。该种 方法可以有效滤除家用电器，但不能滤除宠物，也不适用于静 止的人体。
automotive infrared pedestrian detection techniques[C].Signals and Systems Conference,,208. (ISSC 2008).IET Irish.2008.
科学与信息化2020年2月下 27
TECHNOLOGY AND INFORMATION
信息化技术应用
基于红外图像的人体识别技术综述
武晓卫 国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心 广东 广州 510000
摘 要 目前人体识别技术被广泛应用于安防、智能家居等领域，基于红外图像的人体识别技术因结构简单、应用 场景广泛等优点被广泛采用。红外图像中人体目标热源的提取与识别是核心，本文对人体目标的提取和识别原理进 行了详细介绍，并对家电产品中常用的简易识别方法以及识别结果修正方法进行了详细分析。 关键词 红外图像；人体识别；家电产品
（2）人体体温往往恒定在36-37℃，因此，可以将裸露在 外的体表温度作为参考，设定人体体温的上限值和下限制，以 此作为限制条件排除温度不符合人体特征的部分热源。但如果 非人体热源温度于人体相似，该方法将不能有效滤除。
（3）人体与家用电器、宠物的面积、高度往往不同，因 此，可将疑似人体热源的各个像素面积相加，以获得每个疑似 人体热源的面积以及每个像素距离地面的高度，根据正常的人 体面积即高度来排除部分热源。但不同年龄段、不同性别的人 体面积和高度相差巨大，因此，该种方法误差较大。
基于红外图像的人体脸部表情识别技术研究
基于红外图像的人体脸部表情识别技术研究人类表情是我们交流和沟通的一种重要手段。
随着技术发展和人工智能的崛起，人体脸部表情识别技术越来越受到重视，成为了许多应用领域的重要工具，例如智能监控、虚拟现实交互、智能车载和情感识别等等。
其中，基于红外图像的人体脸部表情识别技术凭借其不受光照干扰等优势，越来越受到广泛关注。
一、红外图像的基本原理红外图像是指在红外波段内反射、透过物镜的热红外辐射能够被探测器所感知并转化为图像。
人类眼睛不能察觉的红外光波能够通过天然界，为军事、医学等领域提供了特殊的信息获取手段。
二、人体脸部表情识别技术的研究现状目前，有许多针对人体脸部表情识别的方法，其中最常见的是基于传统图像处理和机器学习的方法。
这类方法对照片或视频流进行处理，依赖于脸部特征点检测、特征提取和分类算法。
但由于光照和人脸姿态等因素的干扰，这些方法在实际应用中表现出了一定的局限性。
相比传统方法，基于红外图像的人体脸部表情识别技术不受光照条件的限制，通过探测热红外辐射能够获取到人体表情的更细微的变化，因此具有更高的准确性和可靠性。
在这方面的研究也越来越成熟和广泛。
三、基于红外图像的人体脸部表情识别技术研究探讨由于人体脸部表情识别涵盖了图像处理、特征提取以及分类等多个方面，因此研究技术必须综合运用多个学科领域的知识，例如计算机视觉、机器学习、信号处理等等。
在基于红外图像的人体脸部表情识别技术方面，主要的研究方向为以下几点：1. 数据的采集和建模数据集的采集对于模型的建立至关重要。
在基于红外图像的人体脸部表情识别中，需要从不同角度、不同光照条件、不同感情状态的人脸上采集人脸数据，进而构建人脸特征库。
为了提高模型的识别准确率，需要尽量广泛地覆盖各类表情的样本。
2. 特征提取方法的优化特征提取是整个识别模型中的一个重要方面。
对于基于传统图像处理的方法，特征提取通常采用LBP、SIFT和HOG等算法，但户外环境中光照条件的变化会对这些算法的表现造成很大影响。
基于红外传感器阵列的局部空间人头定位系统
第 ７期 张鹭莎，等：基于红外传感器阵列的局部空间人头定位系统
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阵列来实现对人头的定位。
相比激光测距传感器和超声波测距传感器等，红外测
距传感器具有精度高、数据传输速率快、不受磁场干扰、受
被测物表面凹凸程度影响小等优点，适于本系统应用场景。
本文针对高铁卧铺空间，设计与实现了一种基于红外
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｔｏｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｃａｕｓｅｄｂｙｈｉｇｈｓｐｅｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｎｓ， ｕｓａｇｅｏｆａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｈａｓｈｉｇｈ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｏｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｔａｒｇｅｔ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ｉｔｉｓ ｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｏｂｔａｉｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈｅａｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｏｐｅｒａｔｅｗｉｔｈｔｈｅａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｈｅｈｉｇｈｓｐｅｅｄｓｌｅｅｐｅｒｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ，ａｈｕｍａｎｈｅａｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｓｅｎｓｏｒａｒｒａｙｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ，ａｎｄｔｈｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｔｒａｃｋｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈｅａｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｌｏｃａｌｓｐａｃｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｐｒｅｓｓｔｒａｉｎ；ａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｉｎｆｒａｒｅｄｓｅｎｓｏｒ；ｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法
红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法
杨煙;裴继红;谢维信
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2005(035)002
【摘要】文章针对红外热图像序列,提出了一种多目标的头部定位方法.该方法检测目标轮廓的上凸点,根据上凸点构造粗略人体模型;利用热函数聚类方法确定投影直方图中峰的个数及位置.最后对上凸点和峰顶点进行综合判断以确定目标个数并定位.实验结果表明,该方法是有效可行的.
【总页数】4页(P126-129)
【作者】杨煙;裴继红;谢维信
【作者单位】深圳大学信息工程学院,广东,深圳,518060;深圳大学现代教育技术与信息中心,广东,深圳,518060;深圳大学信息工程学院,广东,深圳,518060
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标 [J], 徐剑峰;吴一全;周建江
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5.热红外图像序列中基于KCF和Mean-Shift定位的目标跟踪方法 [J], 易欣; 郭武士; 赵丽
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（8）人脸区域定位
• 把人脸（人头） 的位置框起来实 现定位。因为图 像处理的速度是 很慢的，通过人 头定位可以大大 减少以后人脸识 别的数据处理的 量。
实验结果分析
致谢
• 感谢许开宇老师几个月来的悉心指导！
• 感谢现场各位老师的莅临，敬请批评和指 正！
• 人脸自动识别系统包括两个主要环节(如上图所 示):首先从输入图像中进行人脸检测及定位，并 将人脸从背景中分割出来;其次，对归一化的人脸 图像进行特征提取和识别。 • 因为以上两步是相对独立的，由于第二步特征提 取与识别涉及面比较广，本文主要讨论的就是第 一步，人脸检测与定位，即人头定位。
• 红外图像用于人脸识别是上世纪九十年代才提出的 一种研究思路，其提出的背景是可见光图像人脸识 别存在一些固有的缺陷，如对光照、化妆、头的位 置敏感等，因而缺乏一定的鲁棒性。这些局限性， 正好又是红外图像人脸识别所能避免的。 • 由于红外热成像不受光源及目标着装颜色的影响,可 以在夜间、成像光线不足等情况下发现目标,在检测 人体目标时具有独特优势。与此同时，红外图像感 受和反映的是目标和背景自身向外界红外辐射能量 的差异，主要描述的是目标和背景的热辐射 。
理论基础和技术介绍
• 总结了数字图像处理与识别定位系统中用到的一 些基本的数字图像处理方法，主要包括图像增强、 图像分割检测以及形态学图像处理三部分。
• 本文结合红外图像人头定位的实际需要，对于图 像增强，主要介绍其中的灰度增强和阈值变换； 对于图像分割检测，主要介绍边缘检测和阈值分 割；对于形态学图像处理，主要对二值图像的膨 胀，腐蚀，以及一些基本的形态学算法加以阐述。
（6）去掉非人脸区域
• 由于图像中会存在 其它干扰，经过上 述步骤后会出现一 些离散的白色区域， 即非人脸区域，为 了不给以后的人脸 识别带来不必要的 麻烦，这里可以根 据非人脸区域面积 比较小的条件把它 们去掉。
（7）再次膨胀腐蚀 • 主要是为了得到人脸区域的像素点，方便 以后的研究和操作。算法可以参考（3）和 （4）流程。
（4）膨胀
• 采用4方向判断 的算法，可以提 取灰度图像中亮 度为255的部分， 初步定位人头， 并且连接脸部区 域由于人眼等特 殊部位造ຫໍສະໝຸດ 的不 连续的块。（5）腐蚀
• 同样采用4方向 判断的算法，这 里进行的腐蚀是 为了使非人脸区 域变小，恢复到 膨胀前的大小， 通过膨胀腐蚀， 实现图像的闭操 作。
基于红外图像的人头定位
• 指导老师：许开宇
• 答辩人：刘杰 • 专业：通信工程 • 学号：0320300053
论文研究背景和意义
• 人脸识别的研究已有很长的历史，尤其 是近年来，关于人脸识别的研究取得了 长足的进步。目前已研究的人脸识别系 统为两类，一是可见光图像的人脸识别， 另一种则是红外图像人脸识别。其中由 于可见光图像容易获得，因此可见光图 像人脸识别较为常见，而红外图像人脸 识别则研究得较少。
课题设计方案和流程
（1）图片载入
• 将红外灰度图 像文件（BMP 格式）读入内 存中。
（2）光线补偿
• 结合红外图像的 特点，把图片中 亮度最大的5% 的像素提取出来， 然后线性放大， 使得这些像素的 平均亮度达到 255.
（3）阈值变换
• 设定一个合适的 阈值，把红外灰 度图转化为二值 图像。但由于光 线补偿和下一步 的膨胀的性质可 直接跳过这一步， 该步骤只存在理 论意义。