课堂监控视频中学生位置检测与人脸捕获算法

该资源是一篇关于基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法的研究论文，发表在《计算机与现代化》2019年第12期，由胡骞鹤、方书雅、刘守印和李纪平等作者共同完成。文章探讨了如何构建一个系统，通过使用定焦全景摄像机和PTZ摄像机来实现课堂中学生位置的精确检测以及人脸图像的清晰捕获，以便于后续进行人脸识别。 正文: 该研究主要关注两个关键问题：学生位置检测和人脸图像捕获。系统采用了一种组合方案，即全景摄像机用于获取整个教室的全局视野，而PTZ摄像机则用于聚焦和捕获单个学生的面部图像。 首先，针对课堂环境中的光线变化，研究提出了基于帧间差的异常光线排除算法。此算法能够监测并处理因光线突变导致的图像质量下降，确保在动态空教室情况下也能准确存储图像。 接着，论文介绍了使用HR（High-Resolution）网络结构进行人脸检测。HR网络是一种深度学习模型，专门设计用于处理高分辨率图像，能有效检测出人脸区域，生成人脸检测框集合。 针对非约束环境（如学生姿势变化、遮挡等）引起的人脸检测漏检问题，研究提出了基于人体头肩特征的加权运动目标检测算法。该算法利用头部和肩部的特征来补充人脸信息，提高在复杂情况下检测学生位置的准确性，从而减少漏检情况。 此外，为了解决多个检测框间的冗余问题，研究还提出了一种多种检测框的加权融合算法。这个算法能整合不同的检测结果，去除重复的检测框，精简学生人物检测框集合，提高检测效率。 最后，系统将检测到的学生位置信息传输给PTZ摄像机控制系统，使得PTZ摄像机能自动调整其视角，逐一聚焦每个目标学生，捕捉到高质量的面部图像，为后续的人脸识别步骤提供了理想的数据源。 关键词涉及到人脸检测、运动目标检测、帧差法以及PTZ摄像机的控制，这些是该研究的核心技术点。文章引用了相关的分类号和文献标识码，并提供了DOI链接，便于进一步的学术引用和检索。 这篇研究论文深入探讨了利用监控视频进行学生位置检测和人脸图像捕获的技术挑战，并提出了创新的解决方案，对于提升课堂监控系统的效能具有重要意义。