基于圖像的人臉檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，各種信息設(shè)備成為人們生活的必需品，信息安全問(wèn)題越來(lái)越受到人們的重視。人臉識(shí)別技術(shù)作為一種身份驗(yàn)證方法，已經(jīng)成為應(yīng)用數(shù)學(xué)、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)應(yīng)用等交叉學(xué)科的熱點(diǎn)研究課題。人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)在人臉識(shí)別、內(nèi)容檢索、視頻監(jiān)控等多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者致力于人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究，但由于受到人臉表情、姿態(tài)、光照、復(fù)雜背景等條件的影響，建立一個(gè)實(shí)時(shí)高效的人臉檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)是一個(gè)具有很大挑戰(zhàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題

2、。
　　本文對(duì)上述熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了研究，從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)提出了一種基于RealAdaBoost和改進(jìn)的Camshift算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)與跟蹤算法，以及基于HOG特征和SVM的行人檢測(cè)算法。本文所做的主要工作如下:
　　探討了Real AdaBoost人臉檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了基于Real AdaBoost算法的人臉檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明Real AdaBoost算法相比于AdaBoost算法有較高的檢測(cè)率和較低的誤檢率。本

3、文訓(xùn)練的人臉檢測(cè)器在中科院正面圖像庫(kù)中的9031張圖片上進(jìn)行了測(cè)試，檢測(cè)率達(dá)到98.56％。
　　研究了Camshift人臉跟蹤算法，針對(duì)該算法的缺點(diǎn)，在具體應(yīng)用中進(jìn)行了改進(jìn)。在錄制的視頻圖像中對(duì)兩種算法進(jìn)行了跟蹤效果對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明，改進(jìn)后的Camshift算法較原算法有更好的魯棒性，跟蹤更加準(zhǔn)確。另外，為了提高跟蹤的準(zhǔn)確率，本文構(gòu)造了膚色模型來(lái)判斷跟蹤結(jié)果是否正確，衣服顏色模型判斷跟蹤過(guò)程中是否發(fā)生遮擋。如果