[本科畢業(yè)論文]帶人形檢測的家庭攝像監(jiān)控系統(tǒng)——人形檢測模塊-工學(xué)學(xué)士

1、AbstractWith the development of economy, life has become increasingly rich, people on the degree of concern about family safety problems is becoming stronger. Many burglary case because no clues that crime go unpunished, and buying expensive surveillance equipment and widely ordinary families cannot

2、 accept. Now if the use of the original image capture at home device (for example, camera, digital camera) and a computer, can the family monitoring. Even far away, the home of all the cases do under control. Family monitoring system as a new type of software system, main holds unmanned surveillance

3、 duties. But this system on the basis of traditional monitoring system joined the humanoid detection function, will stand in natural state the nature of human body shape judgment out. In humanoid examination aspect, through the picture, will go to the miscellaneous collection complete with sports gr

4、aphics contain information collected. Again through computer algorithm processing, the human body scale to get the information. According to the famous Italian painter leonardo Da Vinci proposed human golden section law, carries on the image pattern matching, will stand under the natural state of no

5、rmal human shape features detected, and passed to the next module operate.Key words: family monitoring; Picture collect; Image pattern matching; Humanoid detection1.1 研究家庭攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)的意義當(dāng)您在辦公室工作，當(dāng)您在郊外旅游的時候，突然收到一條短信，提醒您家里有“異常情況的時候，你可以馬上通過 或者筆記本電腦等設(shè)備來開啟你的郵箱，及時的查看家里發(fā)生的情況。如果，您發(fā)現(xiàn)了有竊賊的入侵，您可以馬上采取措施來阻止或者減少家庭財產(chǎn)的損

6、失，并且留下的證據(jù)將對警方的調(diào)查起到非常有力的幫助。可以說，家庭攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)是在突破了空間條件限制，而進行的無需人工看守的自動監(jiān)控系統(tǒng)。當(dāng)你離開家門，外出活動時，系統(tǒng)也能正常的運作，并且發(fā)現(xiàn)異常時及時進行報警，提醒你家中發(fā)生的情況。人形檢測功能在家庭攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)的意義圖像編程，一直以來都是一個難度比擬大的課題。而且將圖像編程應(yīng)用到日常的應(yīng)用軟件中更是少之又少。然而，現(xiàn)在市場上用普通攝象頭制作的監(jiān)控軟件非常的多，而且都有一個共同的缺點，就是監(jiān)控機制相對落后。大多數(shù)監(jiān)控軟件，都是采取前后兩張畫面來做比照，當(dāng)出現(xiàn)變化時，就發(fā)出報警。這樣的話，對很多養(yǎng)寵物的家庭來說，無疑是一個監(jiān)控瓶頸。如果小貓小

7、狗在畫面上出現(xiàn)，那么將會自動的被判別為“異常情況，然后通知家里的主人。這樣的話，您的 就會不斷的接到信息，那確實是一件很煩人的事情?；谶@一情況，我們制作出了一個帶人形檢測的家庭攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)。只有當(dāng)“人形特征出現(xiàn)在畫面上的時候，才判定為“異常情況。這樣，便可大大的方便用戶對家中異常情況的了解，也防止了錯誤信息對用戶帶來的干擾。2.1 市場需求市面上已經(jīng)有不少家庭監(jiān)控軟件存在，例如：“天眼家庭監(jiān)控軟件、“安心e家在線家庭監(jiān)控軟件、“超級門衛(wèi)等。但是，這些家庭監(jiān)控軟件都有一個共同的缺點，那就是早在2004年，中國視頻監(jiān)控行業(yè)應(yīng)用市場總產(chǎn)值就已經(jīng)到達151億元人民幣，相比2003年的123億元人民

8、幣增長了近23，并以每年20左右的速度不斷增長。分析機構(gòu)調(diào)研顯示，隨著生活節(jié)奏的不斷加快，家庭用戶對平安感的需求正在逐漸增加，對于家庭監(jiān)控、安防的要求也日趨成熟。由于視頻監(jiān)控系統(tǒng)在保護平安、預(yù)防犯罪方面起到不可低估的作用，個人用戶對家庭平安需求的增長必將帶動住宅監(jiān)控系統(tǒng)的開展。來自普通消費者家庭的視頻監(jiān)控需求正成為視頻監(jiān)控應(yīng)用的新興市場，并有望在未來幾年中呈現(xiàn)顯著增長態(tài)勢。近期產(chǎn)業(yè)報告也都表示看好家庭應(yīng)用市場，將監(jiān)控目的從平安轉(zhuǎn)向安心，用戶也由企業(yè)、政府及醫(yī)院等轉(zhuǎn)向一般消費者。換句話說，家庭監(jiān)控系統(tǒng)在市場需求上將呈現(xiàn)出不斷遞增，并且加速遞增。 業(yè)務(wù)需求軟件的方便性，靈敏度，可靠性是一個家庭軟件

9、的重要表達。方便性，即用戶能很方便，快捷地使用監(jiān)控系統(tǒng)，不用做很繁瑣的操作和準備。靈敏度，即硬件擴展，硬件的選擇，變更不會受到很大限制?？煽啃?，即系統(tǒng)的使用是否能到達目標要求，各項功能是否能正常使用，如日常監(jiān)控，報警機制等，是否可靠等等。2.3 用戶需求從用戶的實際操作情況考慮，設(shè)計一個簡潔，實用，操作方便的監(jiān)控系統(tǒng)。所以我們盡量使系統(tǒng)界面簡潔，操作簡便，硬件要求簡單。用戶要使用我們的系統(tǒng)，只需擁有一臺電腦， 一臺，一個攝像頭，和具備最根本的電腦操作能力就滿足使用本系統(tǒng)的條件。用戶只要把攝像頭連接到電腦上，并翻開我們的軟件，按照自己的需要進行簡單的設(shè)置，就可以使用我們的監(jiān)控系統(tǒng)了。通過簡便的操

10、作，簡單的硬件要求，使所有的家庭用戶都能很方便地使用我們的系統(tǒng)，而不用大費周章，花費心思地去使用我們的系統(tǒng)。2.4 功能需求在功能方面，因為本系統(tǒng)是一個家用軟件，所有為了方便，無需人工值守?！叭诵闻袛喙δ?，即當(dāng)畫面發(fā)生變化，就會自動報警。而在畫面判斷方面，我們考慮到有些家庭有養(yǎng)寵物的情況，針對這類情況，我們設(shè)計了一個功能，就是當(dāng)畫面上出現(xiàn)人形圖像時，我們才判斷有外人進入，從而不會因為寵物的走動而產(chǎn)生誤判。同時，一個監(jiān)控系統(tǒng)還必須有報警功能。當(dāng)用戶在外，家里沒人時，我們系統(tǒng)可以進行遠程報警，即發(fā)短信通知用戶，同時還會把當(dāng)時圖片發(fā)送到用戶郵箱，以便用戶查看。這樣，無論用戶在任何地方，都可以第一時間

11、發(fā)覺家里的異常情況，讓用戶可以安心的離開家門去忙自己的事情。一個監(jiān)控系統(tǒng)，還必須有證據(jù)捕獲機制。我們的系統(tǒng)在畫面發(fā)生變更時，或有人形圖像出現(xiàn)是，就會截圖，除了在本地保存以外，還會把截下來的圖片發(fā)送到用戶郵箱，進行證據(jù)的保存。由于本系統(tǒng)針對的用戶是家庭用戶，主要用于家里沒人，用戶外出的情況，所以監(jiān)控系統(tǒng)就有必要擁有遠程控制功能。本系統(tǒng)除了可以發(fā)送短信通知用戶家里的情況以外，還可以接收用戶發(fā)回來的短信指令，從而實現(xiàn)遠程控制系統(tǒng)的開關(guān)。當(dāng)用戶遠門在外，或不方便回家，而又有親人或朋友回家了，這時監(jiān)控系統(tǒng)檢測到有人形圖像出現(xiàn)，就會啟動報警機制，發(fā)送信息通知用戶。為了不用受到這不必要的打攪，我們設(shè)置了一個

12、遠程開關(guān)系統(tǒng)的功能，用戶只要通過 發(fā)送簡單的指令，就可以對系統(tǒng)進行遠程開關(guān)控制，而不用受到不必要的打攪。3.系統(tǒng)整體功能概述3.1 運動畫面的捕獲與處理模塊運動畫面的捕獲與處理模塊，作為整個系統(tǒng)的信息輸入與獲取接口。通過外部圖像獲取設(shè)備，將電腦前得畫面通過攝像頭捕獲下來。并通過計算機算法，將運動圖形捕獲出來。再通過圖像處理算法，將圖像存在的噪點去除。3.2 人形檢測模塊經(jīng)過前一步的操作，我們可以得到一張400300規(guī)格的圖片。此圖片里包含著運動物體的點集，除運動點集外其他點的RGB值均設(shè)置為R=0,G=0,B=0。按400300規(guī)格的圖片來計算，如果要遍歷整張圖片的點，將進行400300=12

13、0000次循環(huán)。這將大大消耗了計算機處理的資源。所有這里通過計算機算法，將有價值畫面點的位置提取出來并記錄在二維數(shù)組里。以后如需要遍歷到運動點集的信息，只需直接遍歷二維數(shù)組即可，這將大大減少計算機處理的次數(shù)。接下來便可進行按比例計算，所謂的按比例計算，就是通過一定的比例分割，把圖形分割后，得到的比例或者長度作為我們以后要用到的信息。通過按比例計算，讓我們把從圖形里得到的信息進行擴展，讓原有的信息計算出新的信息，并為我們所使用。當(dāng)掌握了我們所需要的信息之后，便可以進行進行人形特征匹配。人形特征匹配，是基于人體比例的條件約束來規(guī)定的。在我們剛剛算出來的數(shù)值中，我們可以和人體比例約束聯(lián)系起來。按照這

14、個約束，我們可以把人類某個狀態(tài)自然站立下的形狀特征給檢測出來。人形檢測模塊作為整個系統(tǒng)的核心處理局部，依據(jù)意大利著名畫家達芬奇提出的人體黃金比例約束規(guī)律進行分析。人形檢測模塊包含了畫面收集，按比例計算，人形特征匹配三個局部。將從運動畫面的捕獲與處理模塊得到的信息進行進一步處理，分析出是否含有疑似人類外形的圖片，并將信息傳遞給下一個模塊，做出相應(yīng)的反應(yīng)。 當(dāng)報警機制被激活時，通過調(diào)用系統(tǒng)API函數(shù)，啟動發(fā)送郵件通知用戶，并啟動鼠標鍵盤模擬操作通訊工具。這里使用飛信軟件作為一個例子進行演示，在不違法修改飛信軟件和截取軟件接口的前提下，只是使用普通的鼠標鍵盤模擬，模擬人類操作向用戶的 發(fā)信息。這樣，

15、無論您在任何地方，都可以第一時間發(fā)覺家里的異常情況，讓你可以安心的離開家門去忙自己的事情。當(dāng)畫面發(fā)生變化時，軟件將自動把變化的畫面生成圖片，然后保存在計算機里。并且，這些圖片將會以畫面變動的具體時間來作為圖片名。同時，軟件將通過郵件里面的附件功能，把這些圖片打包成為附件，然后向用戶的郵箱里發(fā)送。用戶可以隨時隨地的翻開郵箱，來查看家里發(fā)生的異常。萬一發(fā)生入竊事件，保存在郵箱里的圖片將會給警方破案帶來極大的幫助。控制模塊作為系統(tǒng)與用戶遠程交互的橋梁，可以使用戶方便地進行遠程開啟與關(guān)閉系統(tǒng)，更進一步的表達了人機交互的過程。3.4 系統(tǒng)UI設(shè)計一個友好美觀的界面會給人帶來舒適的視覺享受，拉近人與電腦的

16、距離，為商家創(chuàng)造賣點。界面設(shè)計不是單純的美術(shù)繪畫，他需要定位使用者、使用環(huán)境、使用方式并且為最終用戶而設(shè)計，是純粹的科學(xué)性的藝術(shù)設(shè)計。所以界面設(shè)計要和用戶研究緊密結(jié)合，是一個不斷為最終用戶設(shè)計滿意視覺效果的過程。本系統(tǒng)軟件外觀設(shè)計方面，從普通用戶群體出發(fā)，設(shè)計一種適合這一群體操作習(xí)慣的軟件界面。在視覺與操作設(shè)計上都遵循用戶的體驗感受來制作開發(fā)。3.5 系統(tǒng)流程圖 圖3-1 系統(tǒng)流程圖4.相關(guān)編程語言解析編程語言介紹C#(讀做 “C sharp，中文譯音暫時沒有。專業(yè)人士一般讀“C sharp，現(xiàn)在很多非專業(yè)一般讀“C井。C#是 HYPERLINK :/baike.baidu /view/397

17、84.htm t _blank 微軟公司發(fā)布的一種面向?qū)ο蟮摹⑦\行于.NET Framework之上的高級 HYPERLINK :/baike.baidu /view/17674.htm t _blank 程序設(shè)計語言。并定于在微軟職業(yè)開發(fā)者論壇(PDC)上登臺亮相。C#是微軟公司研究員Anders Hejlsberg的最新成果。C#看起來與 HYPERLINK :/baike.baidu /view/29.htm t _blank Java有著驚人的相似；它包括了諸如單一繼承、接口、與Java幾乎同樣的語法和編譯成中間代碼再運行的過程。但是C#與Java有著明顯的不同，它借鑒了Delphi的

18、一個特點,與COM(組件對象模型)是直接集成的，而且它是微軟公司.NET windows網(wǎng)絡(luò)框架的主角。C#是一種平安的、穩(wěn)定的、簡單的，由C和C+衍生出來的面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。它在繼承C和C+強大功能的同時去掉了一些它們的復(fù)雜特性例如沒有宏和模版，不允許多重繼承。C#綜合了VB簡單的可視化操作和C+的高運行效率，以其強大的操作能力、優(yōu)雅的語法風(fēng)格、創(chuàng)新的語言特性和便捷的面向組件編程的支持成為.NET開發(fā)的首選語言。1簡潔的語法語法中的冗余是C+中的常見的問題，比方const和#define、各種各樣的字符類型等等。C#對此進行了簡化，只保存了常見的形式，而別的冗余形式從它的語法結(jié)構(gòu)中被去除了

19、出去。2精心地面向?qū)ο笤O(shè)計C#具有面向?qū)ο蟮恼Z言所應(yīng)有的一切特性：封裝、繼承與多態(tài)性，這并不出奇。然而，通過精心地面向?qū)ο笤O(shè)計，從高級商業(yè)對象到系統(tǒng)級應(yīng)用，C#建造廣泛組件的絕對選擇。3完整的平安性與錯誤處理語言的平安性與錯誤處理能力，是衡量一種語言是否優(yōu)秀的重要依據(jù)。任何人都會犯錯誤，即使是最熟練的程序員也不例外：忘記變量的初始化，對不屬于自己管理范圍的內(nèi)存空間進行修改。這些錯誤常常產(chǎn)生難以預(yù)見的后果。一旦這樣的軟件被投入使用，尋找與改正這些簡單錯誤的代價將會是讓人無法承受的。C#的先進設(shè)計思想可以消除軟件開發(fā)中的許多常見錯誤，并提供了包括類型平安在內(nèi)的完整的平安性能。為了減少開發(fā)中的錯誤，

20、C#會幫助開發(fā)者通過更少的代碼完成相同的功能，這不但減輕了編程人員的工作量，同時更有效地防止了錯誤的發(fā)生。4版本處理技術(shù)C#提供內(nèi)置的版本支持來減少開發(fā)費用，使用C#將會使開發(fā)人員更加輕易地開發(fā)和維護各種商業(yè)用戶。升級軟件系統(tǒng)中的組件模塊是一件容易產(chǎn)生錯誤的工作。在代碼修改正程中可能對現(xiàn)存的軟件產(chǎn)生影響，很有可能導(dǎo)致程序的崩潰。為了幫助開發(fā)人員處理這些問題，C#在語言中內(nèi)置了版本控制功能。例如：函數(shù)重載必須被顯式聲明，而不會象在C+或java中經(jīng)常發(fā)生的那樣不經(jīng)意地被進行，這可以防止代碼級錯誤和保存版本化的特性。另一個相關(guān)的特性是接口和接口繼承的支持。這些特性可以保證復(fù)雜的軟件可以被方便地開發(fā)

21、和升級。5靈活性和兼容性在簡化語法的同時，C#并沒有失去靈活性。盡管它不是一種無限制語言，比方：它不能用來開發(fā)硬件驅(qū)動程序，在默認的狀態(tài)下沒有指針等等，但是，在學(xué)習(xí)過程中你將發(fā)現(xiàn)，它仍然是那樣的靈巧。5.人形檢測模塊模塊解析模塊理論分析 畫面收集理論分析我們進行判斷的時候是用了400300規(guī)格的圖片進行比擬處理。那么每次處理將要進行400300=120000次的循環(huán)，軟件運行的速度將會大大減低。為此，我們必須尋找一個更快速遍歷圖像信息的方法。經(jīng)過不斷的測試與探討，我們發(fā)現(xiàn)，運動物體所在的圖片里面存在著很多不需要的信息。我們所要收集的信息只是運動的那局部圖形，其余的局部并沒有任何價值。所以，我們

22、決定將運動的圖形存進一個二維數(shù)組，而存進數(shù)組的不再是原來的象素顏色的值，而是某一個圖象點的坐標。以后通過二維數(shù)組來遍歷圖片，將會大大減少時間復(fù)雜度。圖5-1 畫面收集演示圖按比例計算理論分析按比例計算，就是通過一定的比例分割，把圖形分割后，得到的比例或者長度作為我們以后要用到的信息。通過按比例計算，讓我們把從圖形里得到的信息進行擴展，讓原有的信息計算出新的信息，并為我們所使用。 圖5-2 參考資料插圖達芬奇是歐洲文藝復(fù)興時代意大利的著名畫家。在長期的繪畫實踐和研究中，他發(fā)現(xiàn)并提出了一些重要的人體繪畫規(guī)律：標準人體的比例為頭是身高的1/8，肩寬是身高的1/4，平伸兩臂的寬度等于身長，兩腋的寬度與

23、臀部寬度相等，大腿正面厚度等于臉的厚度，跪下的高度減少1/4。這一人體比例規(guī)律在今天仍被認為是十分有價值的。關(guān)于人體美的規(guī)律最偉大的發(fā)現(xiàn)，是關(guān)于“黃金分割定律的發(fā)現(xiàn)。所謂黃金分割定律，是指把一定長度的線條或物體分為兩局部，使其中一局部對于全體之比等于其余一局部對這局部之比。這個比值是0.618111。首先，我們一起來分析一下，我們能從圖片里得到什么信息。如果我們從左上角開始，從左到右掃描，當(dāng)?shù)竭_最右邊時那么換行掃描。那么，我們很容易可以得到圖像的最高點和最低點。而且，還可以得到圖像每一行的寬。這將給我們接下來的操作提供了非常重要的信息。接下來，我們要繼續(xù)分析，有了這個根底后，我們還能怎么做，怎

24、么才可以得到更多的信息。我們先從一張人體模型圖像入手。圖5-3 人體模型圖我們可以很直觀的發(fā)現(xiàn)，人體的一個很重要特點，那就是頭和肩的寬度的差異。從頭到脖子再到肩膀，呈現(xiàn)出一個“幾字的形狀。那么，我們將可以通過上面我們提到的信息中，得到更多的信息擴展。根據(jù)以上的信息，我們可以歸納出，一個健全的人類，在身體比例方面，必定有某個閾值為波動范圍的約束。因此我們將按比例計算主要計算內(nèi)容歸納為以下幾個主要信息。第一，頭部線。頭部線指的是以自然站立為標準，頭部與頸部連接點的橫向分割線。第二，喉嚨線。喉嚨線指的是以自然站立為標準，喉結(jié)的橫向分割線。第三，頭部中線。頭部中線指的是以自然站立為標準，頭顱局部以眉心

25、為基準的縱向分割線。第四，整體中線。整體中線指的是以自然站立為標準，人類整體縱向的中心分割線。當(dāng)頭部線和喉嚨線之間存在相互關(guān)聯(lián)條件，并且頭部中線與整體中線之間也在相互關(guān)聯(lián)條件范圍內(nèi)時，我們便可以分析出運動的物體含有疑似人形。這里需要說明的是，本系統(tǒng)分析的疑似人形，指的是在自然站立狀態(tài)下健全的人體輪廓。接下來，我們需要解決的問題是，如何從獲取的圖像里面獲取以上四個重要信息。 圖像圖形匹配分析人形特征匹配，是基于人體比例的條件約束來規(guī)定的。在我們剛剛算出來的數(shù)值中，我們可以和人體比例約束聯(lián)系起來。比方，喉結(jié)的位置和頭部線和肩部線應(yīng)該在某個閾值的范圍里。頭長與肩膀?qū)挼谋壤龖?yīng)該在某個閾值的范圍里。頭部

26、的中線與整體的中線應(yīng)該也在某個閾值的范圍里。那么，我們就有了判斷人形特征的約束，按照這個約束，我們將可以把人類某個狀態(tài)自然站立下的形狀特征給檢測出來。模塊流程框圖 圖5-4 模塊流程框圖以下是畫面收集的主要實現(xiàn)方法： int, a = new int120000, 2; unsafe for (int i = 0; i data.Height; i = i + 1) for (int j = 0; j data.Width; j = j + 1) b = (byte*)(int)data.Scan0 + (i * data.Stride) + (j * 3); if (b0 != 0 & b1

27、 != 0 & b2 != 0) ak, 0 = i; ak, 1 = j; k+; 首先對去雜點處理后的圖片進行遍歷，假設(shè)所遍歷到的點的RGB不等于0,0,0，那么把該點的橫坐標和縱坐標分別讀取出來，然后存進二維數(shù)組里，以便后面的計算。當(dāng)畫面收集完成之后，我們可以從圖像里獲得最高點和最低點。而且，還可以得到圖像每一行的寬。那么，我們可以這樣設(shè)想，我們可以通過頭和肩的寬度差，來確定頭部與頸部連接點的分割線。知道了頭部與頸部連接點的分割線，那么我們可以知道脖子和頭的總長度。因此，我們可以得到頭部的平均寬度和頭部的中線。主要代碼如下： tryif (as, 0 != as - 1, 0) /換行操

28、作 nop+; /記錄圖象的行數(shù) p = as - 1, 1; /記錄上一行的尾 sum = p - q; /寬度 q = as, 1; /記錄新一行的頭 middle = sum / 2 + q; /每行的中間線 pj = pj + middle; /總的中間線 cc_lenght = sum;/把所有寬度存進數(shù)組 c_lenght+;catch 此處數(shù)組a為之前畫面收集的點的存放處。當(dāng)as, 0 不等于 as - 1, 0時，表示圖形進行了換行操作如下列圖：圖5-5 操作分析圖sum為每行的寬度，數(shù)組c是一個存放每行圖像寬度數(shù)據(jù)的數(shù)組，nop記錄圖像的行數(shù)，middle記錄了每行圖像的中間

29、位置，pj累加記錄總的中間位置值的總和。在此，當(dāng)整副圖像的寬度值都存放進數(shù)組c之后，我們可以得到整體中線的值=pj/nod。根據(jù)人體自然形態(tài)，從頭到脖子再到肩膀，呈現(xiàn)出一個“幾字的形狀。我們可以發(fā)現(xiàn)，從頭部到脖子再到肩膀，圖形從上到下掃描的寬度值得變化比擬大。從頭部到脖子掃描的寬度在緩慢將少，從脖子到肩膀掃描的寬度急劇增加。主要代碼如下： for (int i = 0; i 20&i5) head_down = i + a0, 0; pj_sum = (int)(z_sum / i); /平均寬度 pj_sum = pj_sum / 2; break; catch 這個循環(huán)主要是對數(shù)組c進行遍

30、歷，對存在數(shù)組c里面的圖像寬度信息讀取出來使用。經(jīng)過測試，我們發(fā)現(xiàn)一般情況下，出現(xiàn)在畫面中的圖像頭部線和肩部線之間距離在5個像素點之上。因此，我們對算法進行這樣規(guī)定，當(dāng)畫面的前一個寬度值與后5個寬度值得差距在20個像素點之上時，可以確定頭部線的位置。但是也不排除一些特殊的情況，比方畫面的第1行的寬度可能和后幾行的寬度差超過規(guī)定的像素范圍。因此為了減少誤判，我們在這里又做出另一個約束條件，只有同時滿足已掃描行數(shù)超過5行的前提下，才可以做出認定。因此我們可以得到頭部線的值=已掃描行數(shù)+畫面起始縱坐標的值。同時，記錄下畫面總寬度，通過總寬度除以總行數(shù)，可以得到整體平均寬度值。有了頭部線的值，之后我們

31、可以得到更多信息，主要代碼如下： for (int s = 0; s (head_down - head_top); s+) try if (as, 0 != as - 1, 0) /換行操作 head_nop+;p = as - 1, 1; /記錄上一行的尾 sum = p - q; /寬度 q = as, 1; /記錄新一行的頭 middle = sum / 2 + q; /每行的中間線head_sum = head_sum + middle; catch 通過前一步獲得的頭部線信息，我們可以循環(huán)讀取出頭顱局部圖像每行的寬度值。middle記錄頭部圖像每行的中間線值。head_sum記錄頭

32、部圖像每行的中間線值的總和。 head_middle = head_sum / head_nop;通過，頭部圖像每行的中間線值的總和除以頭部圖像總行數(shù)計算出頭部平均中線的值。head_lefty = (head_middle - (int)pj_sum);head_righty = (head_middle + (int)pj_sum)通過頭部平均中線的值與整體平均寬度的二分之一值，可以得出頭部左邊界與頭部右邊界縱向的值。圖5-6 人體模型圖如圖，我們得出了最高點線，最低點線，頭部線，肩部線，頭部左邊界，頭部右邊界，整體中線，頭部中線。有了這些信息，將會對我們下一步操作提供了十分有利的條件。根

33、據(jù)意大利的著名畫家達芬奇提出的人體黃金比例。1。) + head_top;因此，我們可以計算出肚臍橫向分割線的值。nop是圖像總行數(shù)，head_top是圖像起始點的橫向分割線的值。hlx = (dqx - head_top) - (int)(dqx - head_top) / 1.618) + head_top;根據(jù)得到的肚臍橫向分割線的值，又可以得出喉嚨線喉結(jié)的橫向分割線，如下列圖所示。圖5-7 人體模型圖經(jīng)測試，我們把各分割線之間的波動范圍規(guī)定為，頭部橫向分割線的值與喉結(jié)橫向分割線的約束范圍不超過15個像素，頭部縱向平均分割中線與整體縱向平均分割中線的約束范圍不超過9個像素。并且為了減少誤

34、判，我們又加多了一個約束條件，只有同時圖像的總點數(shù)超過1000時，才可以做出判定。5.4人形特征匹配測試下面我們給出一些圖片的測試。第一組測試：原圖：圖5-8 例如圖經(jīng)過背景減和去雜處理后：圖5-9 例如圖經(jīng)過“按比例計算后：圖5-10 例如圖測試結(jié)果：肩部線，喉嚨線，頭部下邊界在規(guī)定閾值范圍內(nèi)頭部中線，整體中線在規(guī)定閾值范圍內(nèi)判定結(jié)果：符合人形特征第二組測試：原圖：圖5-11 例如圖經(jīng)過背景減和去雜處理后：圖5-12 例如圖經(jīng)過“按比例計算后：圖5-13 例如圖測試結(jié)果：肩部線，喉嚨線，頭部下邊界在規(guī)定閾值范圍內(nèi)頭部中線，整體中線在規(guī)定閾值范圍內(nèi)判定結(jié)果：符合人形特征第三組測試：原圖：圖5-14 例如圖經(jīng)過背景減和去雜處理后：圖5-15 例如圖經(jīng)過“按比例計算后：圖5-16 例如圖測試結(jié)果：肩部線，喉嚨線，頭部下邊界不在規(guī)定閾值范圍內(nèi)頭部中線，整體中線在規(guī)定閾值范圍內(nèi)判定結(jié)果：不符合人形特征第四組測試：原圖：圖5-17 例如圖經(jīng)過背景減和去雜處理后：圖5-