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数字幼儿园系统的关键技术分析

发布时间:2014-06-15 12:03:03  

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数字幼儿园系统的关键技术分析

作者:吕青普

来源:《科教导刊·电子版》2013年第10期

摘 要 数字幼儿园系统是针对新形势下幼儿园运营信息管理、幼儿接送可靠信息确认和家-园信息互动的软件系统,该系统全面管理了幼儿园运营信息和实时处理信息,还集成幼儿健康监测、幼儿接送人员身份识别、幼儿饮食信息等管理功能,使幼儿园管理全面数字化。 关键词 Camshift跟踪算法 电子病历 Kalman滤波器 Webservice

中图分类号:G612 文献标识码:A

1系统功能框架

2系统各模块功能介绍

2.1人脸识别模块

首先我们根据儿童的家庭情况,建立儿童图像采集,以及儿童家长的图像采集,并建立图像之间的绑定关系。该模块负责图像的采集、人脸检测、特征提取和特征比对。儿童入园、出园,包括儿童在园期间,各种信息的采集(例如体温)时儿童身份的识别我们都是通过人脸识别模块来实现的。只要儿童的图像被摄像头捕捉到,就可以确定儿童的身份。在这样的基础上就实现了儿童的考勤、教职员工的考勤和各种信息数据采集的自动化。

另外这部分的一个很重要的应用就是孩子家长身份的识别,家长来接孩子时,系统一旦采集到家长的图像并在人脸模型库中找到匹配项时,就将消息广播到孩子点到系统,家长的图片信息配合语言广播系统将在儿童等候区循环播出,人脸识别模块一旦识别出孩子离开等候区,就将该条广播信息剔除,继续广播其他的孩子的等候信息。这样广播消息队列会在家长到来时是不断的增加内容,孩子被接走后,广播队列又会不断的减少内容,直至所有孩子被安全接走,广播队列为空,实现了家长接送孩子的智能、自动、安全的管理。

该模块中的人脸检测是将Camshift跟踪算法与Kalman滤波器相结合,在没有出现人脸目标相互遮挡的情况下,使用Camshift跟踪算法进行跟踪,同时使用更新Kalman滤波器参数:当出现人脸相互遮挡,则利用Kalman滤波器对遮挡人脸目标进行预测。对于多角度人脸检测,可以通过训练不同角度的人脸分类器,然后用各个分类器对待检测图像进行检测,最后把不同分类器的检测结果综合起来,就可以得到不同角度的人脸检测结果。

在检测到人脸的基础上,就需要人脸识别功能。本项目采用结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别算法,该算法为进一步提高各种光照条件下的人脸识别精度,提出了一种将光照补偿和光照不变特征提取相结合的人脸识别方法。算法先应用对数域DCT进行光照补

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