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ATM机视频中的人脸遮挡事件检测研究的开题报告

一、选题背景及意义

自动取款机（ATM）已成为我们日常生活中不可或缺的设备之一，许多人都使用ATM机进行各种金融交易，如取款、转账等。但是，一些不法分子通过在ATM机上安装恶意设备和软件，以窃取用户信息、钱财等财产。其中，一种比较常用的手段是通过遮挡监控摄像头来实施犯罪行为，从而逃避被监控记录。

因此，对ATM机视频中的人脸遮挡事件进行检测，可以有效提高ATM机的安全性和防范措施，保障用户的资金安全。

二、研究内容和目标

本研究旨在开展ATM机视频中的人脸遮挡事件检测研究，主要包括以下内容和目标：

1.收集ATM机视频数据，并进行处理和分析，了解视频中有哪些可能导致人脸遮挡的因素。

2.确定有效的遮挡检测算法，并进行实验验证，比较不同算法的准确性和鲁棒性。

3.结合遮挡检测算法，提出有效的处理方法，将被遮挡的人脸部分进行补全或替换，获得更完整的视频信息。

4.对检测和处理结果进行评估和分析，探究遮挡检测技术在ATM机视频安全保障中的应用价值。

三、研究方法和技术

本研究将采用以下方法和技术：

1.数据采集与处理：通过网络搜索和实地考察，收集ATM机视频数据，并利用图像处理技术对视频进行处理和分析。

2.遮挡检测算法研究：调查和比较常用的遮挡检测算法，如基于模板匹配、神经网络和深度学习等方法，确定适合ATM机视频场景的算法。

3.人脸补全或替换：基于遮挡检测结果，结合图像处理技术，提出有效的人脸补全或替换方法，获得更完整的视频信息。

4.结果评估和分析：定量评估遮挡检测算法和人脸补全或替换方法的准确性和鲁棒性，并探究其在ATM机视频安全监控中的应用价值。

四、研究成果与预期效益

本研究预期能够开发出针对ATM机视频场景的人脸遮挡检测算法，并提出有效的出处理方法，使得被遮挡的人脸部分得到充分记录。从而提高ATM机的安全性和防范措施，保障用户的资金安全。同时，本研究还有望为相关领域研究提供借鉴和推动作用。