本文選題：人臉檢測 + 人臉跟蹤�。� 參考：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：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)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)生的Cam Shift算法,最后本文在Cam Shift算法中加入卡爾曼濾波的思想,改善了 CamShift算法存在的不足,實(shí)現(xiàn)更優(yōu)良的的跟蹤效果。最后,通過OpenCV庫和VS2012相結(jié)合對(duì)本文重點(diǎn)算法進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證和分析,為了驗(yàn)證算法效果選取了不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,最終結(jié)果證明了搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)用性和改進(jìn)算法的有效性。
[Abstract]:With the development of science and technology , the technology of face detection and tracking has made great progress , especially with the demand of intelligent equipment and electronic commerce , it is not limited to the traditional application of video conference , security monitoring and so on .
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1965340