研究目的
识别现有视频监控系统中的限制因素，并提出开发智能平台的最佳实践方案，该平台融合先进的视频处理与分析技术，重点关注视频质量对系统中生物识别部分的影响。
研究成果
该研究展示了图像质量增强在视频监控中的重要性，特别是在低光照条件下提升人脸检测与识别性能方面。未来工作包括研究视频压缩与传输产生的失真，并利用学习过程评估视频质量、识别失真以采用相应的增强方法。
研究不足
本研究仅限于光照对物体/人脸检测与重识别的影响。视频压缩和传输中的其他失真及伪影虽被提及为重要问题，但未在本工作中探讨。
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[IEEE 2018年NASA/ESA自适应硬件与系统会议（AHS） - 英国爱丁堡（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年NASA/ESA自适应硬件与系统会议（AHS） - 面向智能视频监控系统的设计
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[IEEE 2018年NASA/ESA自适应硬件与系统会议（AHS） - 英国爱丁堡（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年NASA/ESA自适应硬件与系统会议（AHS） - 面向智能视频监控系统的设计
DOI：10.1109/ahs.2018.8541480
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
安全与监控系统（尤其是视频监控类）对质量、可靠性和灵活性的要求日益提高。本研究旨在识别现有视频监控系统的局限性，并提出一套开发智能安防监控平台的最佳实践方案，该平台融合了先进的视频处理与分析技术。我们重点研究视频质量对公共安全视频监控系统生物识别环节的影响——由于存在强光照变化、噪声及面部表情改变等因素，从监控摄像头获取的视频序列中进行人脸检测与识别具有挑战性。本文主要针对视频监控中的光照问题：采用基于感知的多尺度Retinex方法处理低光照视频数据以提升画质，继而进行人脸检测。实验结果表明，通过改善视频序列的光照条件，相较于未处理的原始视频数据，人脸检测与识别的性能获得显著提升。
作者：
Azeddine Beghdadi，Muhammad Asim，Noor Almaadeed，Muhammad Ali Qureshi
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