智慧型入侵者偵測系統; Intelligent Intruder Detection System in Garages

University of Taipei > 理學院 > 資訊科學系 > 研究計畫or研究報告 > Item 987654321/15909

請使用永久網址來引用或連結此文件: http://utaipeir.lib.utaipei.edu.tw/dspace/handle/987654321/15909

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

文件中的檔案:

檔案	描述	大小	格式	瀏覽次數
index.html		0Kb	HTML	1680	檢視/開啟

在uTaipei中所有的資料項目都受到原著作權保護.

資料載入中.....