基于监控视频的教室学生定位与人脸捕获系统设计

本文档深入探讨了"基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法"这一主题，针对教育领域的特定需求，设计并实现了一个综合系统。系统主要由一台定焦全景摄像机和一台具备平移(Pan)、倾斜(Tilt)和变焦(Zoom)功能的PTZ摄像机构成。 在系统设计中，首要步骤是利用全景摄像机捕捉教室的全貌，然而实际课堂环境中光线的不稳定性是一个挑战。为此，作者提出了基于帧间差的异常光线排除算法。该算法通过比较连续帧之间的亮度变化，有效地监测并剔除异常光线，确保动态图像的稳定性和空教室图像的准确存储。 接着，文章引入了HR网络结构进行人脸检测，以定位学生的面部区域。然而，在非约束环境下的学生，由于姿势变化和人脸遮挡，以及全景图像分辨率较低等问题，可能导致人脸检测漏检。为解决这个问题，作者创新性地提出了基于人体头肩特征的加权运动目标检测算法，该算法能够识别并捕获这些由于遮挡或位置变化导致的“潜在”人脸，提高了位置检测的准确性。 系统还面临着检测框冗余的问题，为减少重复，文档中详细阐述了多种检测框的加权融合策略，这一过程旨在优化学生人物检测框的精度和效率，形成最终的学生人物检测框集合。 最后，系统将这些检测框的位置信息传递给PTZ摄像机控制系统，实现对目标学生的精确聚焦。通过PTZ的智能控制，可以捕获到清晰的学生人脸图像，这对于后续的人脸识别任务至关重要，因为它提供了高质量的输入数据，有助于提高人脸识别的准确性和鲁棒性。 本文的研究重点在于如何利用先进的计算机视觉技术和机器学习方法，结合监控摄像头，有效地解决教室环境中的人脸检测和位置跟踪问题，以支持课堂教学管理、行为分析和安全监控等应用场景。该研究对于智能化教育环境的发展具有重要意义。