基于Web的人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、信息數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的高速發(fā)展對(duì)國(guó)家以及社會(huì)生活安全提出了全新的要求。在這種環(huán)境下，傳統(tǒng)的安全技術(shù)顯得力不從心。而生物特征認(rèn)證技術(shù)是解決信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化社會(huì)安全問題的最好的辦法之一。常用的生物特征認(rèn)證技術(shù)包括：人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別、聲音識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等。在眾多的生物特征認(rèn)證技術(shù)中，人臉識(shí)別因具有獲取直接隱蔽、識(shí)別速度快、識(shí)別準(zhǔn)確率高、安全性高、使用條件簡(jiǎn)單，非侵犯性等特點(diǎn)，在公安、安防、銀行、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全等諸多領(lǐng)域內(nèi)具

2、有廣闊的應(yīng)用。 人臉識(shí)別研究工作一般分為三個(gè)過程：人臉檢測(cè)，面部特征定位以及人臉特征提取與識(shí)別。而人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別過程中最為基礎(chǔ)和關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。只有精準(zhǔn)的定位人臉的位置，才能夠準(zhǔn)確的識(shí)別人臉。 該文首先概述了目前國(guó)內(nèi)外比較流行的幾種人臉檢測(cè)的算法，分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，其中重點(diǎn)介紹了該文所構(gòu)建人臉檢測(cè)系統(tǒng)所使用的算法—BoostedCascade人臉檢測(cè)算法。在利用BoostedCascade人臉檢測(cè)算法檢測(cè)出人臉后，

3、該文提出了一種對(duì)該算法的補(bǔ)充方案，即利用人臉膚色模型對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，取得了較好的效果。同時(shí)，該文還介紹了運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的相關(guān)技術(shù)。 該文的另一項(xiàng)主要工作是設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了構(gòu)建于BoostedCascade算法之上，基于Web的人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)-FaceCatcher。FaceCatcher系統(tǒng)是復(fù)雜背景下單人臉檢測(cè)系統(tǒng)，使用普通PC攝像頭作為圖像采集設(shè)備，對(duì)人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤。系統(tǒng)采用DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)了FaceCat

4、cher.axFilter，同時(shí)創(chuàng)建了對(duì)攝像頭采集的圖像幀進(jìn)行控制和處理的GraphFilters鏈路；利用ActiveX組件技術(shù)，開發(fā)了FaceCatcher.ocxActiveX控件，使人臉檢測(cè)系統(tǒng)可以內(nèi)嵌于Web網(wǎng)頁中；系統(tǒng)采用基于瀏覽器—服務(wù)器(Browser-Server)的架構(gòu)，這樣的瘦客戶端的架構(gòu)使系統(tǒng)更易于發(fā)布，以及使系統(tǒng)變得更容易擴(kuò)展和維護(hù)。同時(shí)，在該文的最后給出了FaceCatcher系統(tǒng)的部分核心算法的代碼。