基于OpenCV的人臉檢測與跟蹤算法實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科技的發(fā)展，人臉檢測與跟蹤技術(shù)已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步，尤其隨著智能設(shè)備和電子商務(wù)等需求發(fā)展其已經(jīng)不再局限于視頻會(huì)議、安全監(jiān)控、等傳統(tǒng)應(yīng)用。當(dāng)然這項(xiàng)技術(shù)還遠(yuǎn)非完美，因此這是一項(xiàng)有重要意義的研究課題，也是工程領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　本文簡單的梳理了人臉檢測和跟蹤技術(shù)，介紹該技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，重點(diǎn)分析人臉檢測與跟蹤技術(shù)現(xiàn)狀及其發(fā)展方向。在理解當(dāng)前一些算法的基礎(chǔ)上再加以改進(jìn)使其得到優(yōu)化。并通過OpenCV庫和VS2012相結(jié)合實(shí)

2、現(xiàn)對(duì)改進(jìn)算法的驗(yàn)證。在圖像加載初期通過比較選擇了中值濾波+卷積濾波方法針對(duì)圖像進(jìn)行降噪、去噪處理，使得后期處理更加準(zhǔn)確。在人臉檢測階段，通過比較主成分分析法、幀間差分法、背景差分法和AdaBoost算法的性能和分析優(yōu)缺點(diǎn)后，選擇了AdaBoost算法進(jìn)行優(yōu)化并進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示AdaBoost算法有著良好的人臉檢測效果。在人臉跟蹤階段對(duì)基于區(qū)域匹配和基于特征匹配的算法進(jìn)行了一定分析，而后重點(diǎn)是Mean Shift算法和經(jīng)過其改進(jìn)產(chǎn)生