电子产品世界

此外为了改进安防监控性能可以加入人脸检测的功能，入脸检测比较成熟的算法是Adaboost算法，它是通过选择一部分特征，形成一个分类器，通过把若干简单的分类器级联形成一个强大的级联器，可以根据实际需要选择级联个数，数目越多则准确率越高，但是反应时间就越长，这对于实时监控是不利的，具体实现可以加载opencv的分类器，再加载图像(视频)数据做检测并且显示出来，其中加载分类器的函数为

CvHaarClassifierCascade*cvLoadCvHaarClassifier(const char*directory,CvSize size)

其中，directory为路径，size为图片尺寸。

检测的函数

CvSeq*cvHaarDetectObjects(const CvArr*image，CvHaarClassifierCascade*cascade，

CvMemStorage*storage，double scale_factor，intmin_neighbours，int flags，CvSize min_size);

其中，image表示待测图像，storage用于存储矩形区域，scale factor为放大系数，min_neighbours为检测目标相邻矩形的最小格式，若小于该值则不予以检测，flag为默认值0，表示为Canny检测，min_size表示检测窗口的大小。该算法实验结果如下。

3 结论

本文采用DSP对视频进行采集，实现了H264编码，并且成功通过TCP协议传输到客户端并显示。论文还加入人脸检测的功能，采用Adaboost算法对人脸进行识别。调试结果表明，系统达到了设计所要求的技术指标。

关键词： 监控 DSP处理器 H264 TCP传输