
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文檔簡介
1、近年來,隨著信息技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域的不斷發(fā)展,人臉檢測與跟蹤技術(shù)成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),不斷有新的研究成果出現(xiàn)。
本文從人臉檢測和人臉跟蹤兩個(gè)方面展開研究,并應(yīng)用于服裝展示錄像之中。論文首先分析了大量近年來國內(nèi)外關(guān)于人臉檢測與跟蹤的技術(shù)與應(yīng)用。討論了國內(nèi)外目前在這兩個(gè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,當(dāng)前存在的難點(diǎn)以及各種檢測跟蹤方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉檢測和跟蹤的系統(tǒng)。其主要研究工作如下:
1、對已有的大
2、量人臉檢測算法進(jìn)行深入研究,對各種人臉檢測算法進(jìn)行比較后,提出了一種利用膚色提取候選人臉區(qū)域,再利用級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉驗(yàn)證的快速人臉檢測算法。這種方法將圖像轉(zhuǎn)換到 YCbCr彩色空間,利用膚色特征,根據(jù)設(shè)置的閾值將膚色區(qū)域從復(fù)雜的圖像中分割出,從而得到人臉候選區(qū),最后利用級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉驗(yàn)證。針對光照不足問題,本文提出了一種自適應(yīng)的光照補(bǔ)償方法。進(jìn)而也提出了一種快速有效標(biāo)識(shí)人臉侯選區(qū)域的技術(shù)。
2、采用“積分圖”方法快速計(jì)算
3、矩形特征值,生成簡單分類器并優(yōu)化其權(quán)值,然后構(gòu)造了一個(gè)高效的強(qiáng)分類器,最終將單個(gè)強(qiáng)分類器級聯(lián)成一個(gè)更加復(fù)雜的級聯(lián)分類器用于人臉檢測。針對AdaBoost算法在訓(xùn)練分類器時(shí)訓(xùn)練耗時(shí)的問題,提出了一種快速訓(xùn)練算法。實(shí)驗(yàn)表明此算法有較高的訓(xùn)練效率。
3、提出并實(shí)現(xiàn)了基于卡爾曼濾波算法的人臉跟蹤方法。該方法結(jié)合了人臉檢測與跟蹤兩方面的內(nèi)容。先采用級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉檢測,提取人臉信息,再用Kalman預(yù)測算法預(yù)測下一幀中目標(biāo)人臉的位置和
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