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    題名: 智慧型入侵者偵測系統;Intelligent Intruder Detection System in Garages
    作者: 蔡俊明;李錫堅;葉榮木
    貢獻者: 台北巿立師範學院數理教育系
    關鍵詞: 入侵者偵測;入侵者切割;入侵者分類;人臉辨識;區域生成;車牌偵測;字元切割;字元辨識
    日期: 2006
    上傳時間: 2017-07-25 09:59:13 (UTC+8)
    摘要: 本研究計劃之目的,在於建構出以電腦視覺為基礎之智慧型入侵者偵測系統,為了強調整合性和實務性,我們先將以車庫為例,所提出的智慧型入侵者偵測系統,將確保此車庫,不受非法入侵者的干擾或破壞。有了這些技術與實務經驗後,將來可以繼續發展為其他更實用系統,如智慧型停車場管理、智慧型門禁管理、智慧型校園管理、智慧型大樓管理、智慧型工廠管理…等系統。 在車庫的空間中,只有極少數合法的人員物體可以自由進出,假如有不受允許進入的人員進入,我們就可以稱這個人為入侵者;同樣,若有不允許的車子進入,這車子,我們也稱它為入侵者,所以,以車庫為例,入侵者包括人與車子,也就是,所提出的智慧型入侵者偵測系統,要能夠將入侵者偵測出來,將入侵者切割出來,進而辨識入侵者是否為合法使用者,若是非法使用者。也可以針對入侵事件,發出警告,甚至通知警衛和車主。 本計劃共分九大部分,即環境架設與取像、入侵者偵測、入侵者切割、入侵者分類、人臉處理與辨識系統、車牌處理與辨識系統、影像資料庫建立、系統整合以及系統測試。茲簡述如下:首先,利用web camera 或video camera在相同位置循序取像,然後我們必須從這些影像中偵測出入侵者的位置,以往常見的方法,大致上有以特徵為基礎和以分類辨識為基礎這兩種技術,若根據切割的技術來分類,可以分為由上到下及由下到上兩種方法,在這個研究中,我們將入侵者偵測分為三個步驟,包括入侵者偵測、切割以及分類,入侵者偵測的技術,是用來偵測在循序影像中,所有活動的物體,接著,利用入侵者切割方法,將移動中的物體切割出來,再利用入侵者分類方法,將切割出來的活動物體,加以分類為人或是車子。若入侵者是人,將利用人臉處理和辨識系統加以處理,若入侵者是車子,將送到車牌處理與辨識系統中處理,以下分別簡略說明這兩個系統。 在人臉處理與辨識系統中,由於膚色、光源及位置等資訊常常改變,因此偵測人臉並不是容易完成的,為了解決這些問題,首先,建立一膚色相似模型,用來檢測膚色,接著,去除雜訊,再利用區域生長法,將人臉膚色候選者切出來,在利用嘴唇和眼睛特徵,將真正人臉確認出來。一般情況下,人臉的大小和形狀受到距離、方位及表情影響,我們將研究有效的方法,用來偵測出人臉的方位並將人臉做正規化,然後這個被正規化後的人臉和相關資訊,將會被用於辨識人臉。在辨識的步驟,我們必須抽取出人臉的特徵,接著,將這些特徵和樣本資料庫的特徵做比較,這些特徵可以分為結構式和統計式兩大類,在這裡,將抽取有效的特徵以及評估不同的距離量度方式。這些辨識結果,當作身份認證和建立進出入資料庫之用,我們將會為每一張影像,標註上人員編號、時間及其他資訊,這樣一來,當需要出入資訊時,可以方便調閱。 在車牌處理與辨識系統中,為了配合即時處理,首先,將一張入侵者(車子)彩色影像,快速切出車牌所在區域,皆下來處理動作,都對這塊區域做處理,這些處理包括:光線補償、二值化、區域生長法、去除雜訊,最後將真正車牌區域切割出來。再來,車牌可能會傾斜,所以要做傾斜偵測和校正,再來,做字元切割,最後,做字元辨識,並將辨識結果建立資料庫,同時與人臉資料庫做關聯,判斷車子與車主是否相符,若不相符,可以發出警訊,並通知車主。 最後,要將整個系統整合在一起,並要做線上即時系統測試,測試系統是否可行,若有問題,想辦法解決,累積實務經驗。將來可以利用所開發技術和實務經驗,擴展到其他更大的應用領域。
    關聯: 研究期間:民9408~9507,
    國科會計畫編號:NSC94-2213-E133-001
    顯示於類別:[資訊科學系] 研究計畫or研究報告

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