基于DSP的H264數(shù)字視頻服務(wù)器設(shè)計
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此外為了改進安防監(jiān)控性能可以加入人臉檢測的功能，入臉檢測比較成熟的算法是Adaboost算法，它是通過選擇一部分特征，形成一個分類器，通過把若干簡單的分類器級聯(lián)形成一個強大的級聯(lián)器，可以根據(jù)實際需要選擇級聯(lián)個數(shù)，數(shù)目越多則準確率越高，但是反應(yīng)時間就越長，這對于實時監(jiān)控是不利的，具體實現(xiàn)可以加載opencv的分類器，再加載圖像(視頻)數(shù)據(jù)做檢測并且顯示出來，其中加載分類器的函數(shù)為
本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/201609/304161.htmCvHaarClassifierCascade*cvLoadCvHaarClassifier(const char*directory,CvSize size)
其中，directory為路徑，size為圖片尺寸。
檢測的函數(shù)
CvSeq*cvHaarDetectObjects(const CvArr*image，CvHaarClassifierCascade*cascade，
CvMemStorage*storage，double scale_factor，intmin_neighbours，int flags，CvSize min_size);
其中，image表示待測圖像，storage用于存儲矩形區(qū)域，scale factor為放大系數(shù)，min_neighbours為檢測目標相鄰矩形的最小格式，若小于該值則不予以檢測，flag為默認值0，表示為Canny檢測，min_size表示檢測窗口的大小。該算法實驗結(jié)果如下。
3 結(jié)論
本文采用DSP對視頻進行采集，實現(xiàn)了H264編碼，并且成功通過TCP協(xié)議傳輸?shù)娇蛻舳瞬@示。論文還加入人臉檢測的功能，采用Adaboost算法對人臉進行識別。調(diào)試結(jié)果表明，系統(tǒng)達到了設(shè)計所要求的技術(shù)指標。
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