基于OpenCV的人臉檢測(cè)與跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)不可缺少的技術(shù)，這些技術(shù)的用途越來(lái)越廣泛，現(xiàn)在主要應(yīng)用在自動(dòng)人臉識(shí)別打卡，遠(yuǎn)程視頻會(huì)議及家庭智能安防等方面。人臉檢測(cè)與跟蹤的目的是使計(jì)算機(jī)以及嵌入式設(shè)備等能夠從一幀幀視頻圖像中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)人臉并跟蹤人臉。但是現(xiàn)有的人臉檢測(cè)技術(shù)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的多角度多姿態(tài)人臉的檢測(cè)準(zhǔn)確度低，檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)；人臉跟蹤技術(shù)對(duì)目標(biāo)人臉進(jìn)行跟蹤時(shí)的實(shí)時(shí)性差且跟蹤的人臉容易丟失。
　　針對(duì)上述問題，本論文使用了AdaBo

2、ost算法訓(xùn)練了3類人臉分類器，分別有正臉分類器、半側(cè)臉分類器以及全側(cè)臉分類器。使用訓(xùn)練出的3類分類器檢測(cè)視頻序列中的多角度人臉。對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)人臉進(jìn)行跟蹤時(shí)，使用了CamShift（連續(xù)自適應(yīng)均值移動(dòng)）算法。結(jié)合該算法和圖像處理中的其他方法如中值濾波，開閉運(yùn)算等能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的多姿態(tài)人臉的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確跟蹤。為了提高人臉檢測(cè)和跟蹤的速度，本論文中首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行膚色檢測(cè)或圖像壓縮處理，嘗試減小分類器的搜索區(qū)域，從而減小人臉檢測(cè)

3、的時(shí)間。本文將 OpenCV視頻庫(kù)移植到嵌入式設(shè)備，搭建了人臉檢測(cè)與跟蹤硬件系統(tǒng)。系統(tǒng)中的單目攝像頭根據(jù)人臉檢測(cè)和跟蹤的結(jié)果跟隨目標(biāo)人臉轉(zhuǎn)動(dòng)，保證跟蹤到的人臉始終保持在拍攝到的畫面的近似中間位置。
　　實(shí)驗(yàn)仿真中，通過(guò)比較膚色檢測(cè)和圖像壓縮預(yù)處理方法，發(fā)現(xiàn)圖像壓縮的實(shí)時(shí)性比膚色檢測(cè)更高。因此本論文最先對(duì)攝像頭采集的圖像進(jìn)行不同比例的壓縮。為使人臉檢測(cè)和跟蹤時(shí)間縮短且保證圖像質(zhì)量不會(huì)大幅度降低，本論文中將圖像進(jìn)行了0.5倍壓縮。圖像