人臉識(shí)別與目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等行業(yè)的重要研究課題之一，它具備強(qiáng)大的應(yīng)用潛力和理論研究?jī)r(jià)值。而視頻圖像中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)典型應(yīng)用，同樣具有巨大的應(yīng)用潛力。本文以人臉識(shí)別和目標(biāo)跟蹤為研究?jī)?nèi)容，建立了一套對(duì)應(yīng)的軟件系統(tǒng)，即通過(guò)人臉識(shí)別確定感興趣的目標(biāo)人臉，然后以該人臉為跟蹤對(duì)象，在后續(xù)視頻序列中實(shí)施跟蹤。
　　本文首先研究了Adaboost人臉檢測(cè)的原理和算法實(shí)現(xiàn)步驟，分析了其中關(guān)鍵的積分圖與Haar-li

2、ke特征知識(shí)，重點(diǎn)分析了Haar-like特征的選擇方法、級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)造過(guò)程，以及Adaboost算法檢測(cè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)。其次，詳細(xì)分析了PCA及2DPCA算法，認(rèn)真介紹了K-L變換理論、基于SVD的人臉特征提取等關(guān)鍵理論技術(shù)。通過(guò)具體的試驗(yàn)，比較了PCA和2DPCA技術(shù)在人臉識(shí)別方面的性能，并把2DPCA技術(shù)應(yīng)用在本論文系統(tǒng)的人臉識(shí)別中。然后，介紹了目標(biāo)跟蹤中經(jīng)典算法 Meanshift和Camshift，重點(diǎn)研究了Camshift算法