应用于ATM监控的视频图像处理方法研究的任务书任务书：应用于ATM监控的视频图像处理方法研究一、研究背景随着现代社会科技的迅速发展，自动取款机（ATM）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，不幸的是，ATM取款机也成为了犯罪分子进行犯罪活动的重点目标之一。因此，为了保障用户的资产安全以及增强ATM取款机的安全性，对ATM监控视频图像进行处理和分析是非常必要和重要的。现今，视频图像处理技术已经得到了广泛应用，能够有效地提取图像中的信息以及识别目标，从而为ATM取款机的监控提供了一种新的思路和手段。在此背景下，研究应用于ATM监控的视频图像处理方法具有现实性和必要性。二、研究目的和意义本研究旨在探究应用于ATM监控的视频图像处理方法，通过对检测、跟踪、识别等方面的研究，提高ATM监控的效率和准确性。同时，实现ATM监控的自动化和智能化，为银行业提供更加安全、稳定、高效、科技化的服务。具体目标如下：1.研究ATM监控视频图像处理的基本原理和流程，并结合现有技术进行分析和评估。2.探究针对ATM监控视频图像的前景提取、背景建模等常用预处理方法，并剔除噪音和干扰。3.利用物体检测、物体跟踪、目标识别等图像处理算法，对ATM场景图像进行处理和分析，提高监控器的检测速度和准确性。4.基于深度学习和神经网络，开发用于ATM监控的人脸识别系统，对疑似犯罪嫌疑人进行识别和筛查。5.对ATM监控视频数据进行可视化处理，提高监控效果和图像显示的可读性和易用性。通过本研究，我们可以：1.针对银行行业的监管需求，为ATM监控提供更加准确、智能、快速的安全保障。2.推动视频图像处理技术和应用的发展，增强银行业的核心竞争力和金融科技创新能力。3.为相关科技领域的开发提供智力支持，培养和储备科研和技术人才，促进科技创新与社会发展的融合。三、研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：1.ATM监控视频图像处理的基本原理和流程探究2.针对ATM监控视频图像的前景提取、背景建模等预处理方法研究3.借助物体检测、物体跟踪、目标识别等图像处理算法，对ATM场景图像进行处理和分析4.基于深度学习和神经网络，开发用于ATM监控的人脸识别系统5.对ATM监控视频数据进行可视化处理四、参考文献[1]Lee,K.,Hong,S.,&Kim,H.(2014).Real-timemulti-persontrackingbasedonaugmented2Djointstatespace.[2]Yang,W.,Li,H.,&Deng,H.(2015).Humanactionrecognitionbasedondepthmotionmaps.PatternRecognitionLetters,66,31-38.[3]Soomro,K.,Idrees,H.,&Shah,M.(2014).Actionrecognitioninrealisticsportsvideos.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.1913-1920).[4]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(pp.91-99).[5]Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition.arXivpreprintarXiv:1409.1556.