基于人脸检测的摄像机自动跟踪算法研究与实现
计算机视觉中的人脸跟踪技术研究
计算机视觉中的人脸跟踪技术研究随着人工智能和计算机视觉的发展，人脸跟踪技术逐渐成为了计算机视觉研究的热点之一，被广泛应用于人脸识别、智能安防、虚拟现实和游戏等领域。
一、人脸跟踪技术的基本原理人脸跟踪技术主要通过对视频帧或图像序列中的人脸进行识别和定位，从而实现对人脸的跟踪。
人脸跟踪的基本原理是先采用人脸检测算法对视频帧或图像中的人脸进行初步检测和定位，然后使用目标跟踪算法将检测到的人脸进行跟踪。
一般情况下，目标跟踪算法主要包括相似度跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法、粒子滤波跟踪算法等。
二、人脸检测算法人脸检测算法是人脸跟踪技术的关键步骤之一，它是识别和定位视频帧或图像中人脸的基础。
一般来说，人脸检测算法可以分为基于特征的检测算法和基于深度学习的检测算法两种。
基于特征的检测算法主要是依靠一些已知的特征和模板信息来进行人脸检测。
常见的方法包括Haar特征、LBP特征和HOG特征等。
这类算法已经被证明在许多领域中具有较好的性能。
而基于深度学习的人脸检测算法则是利用神经网络进行训练，包括了一种经典的算法——卷积神经网络(CNN)。
CNN在许多人工智能领域中表现出了出色的性能，人脸检测也不例外。
当前，基于深度学习的人脸检测算法已经成为了主流的人脸检测方法。
三、目标跟踪算法目标跟踪算法是将人脸检测到的目标在接下来的帧中进行追踪，其核心思想是通过初始化一个目标的位置，然后通过识别和匹配每帧中目标的特征点来进行跟踪。
相似度跟踪算法是一个最简单、最常用的目标跟踪算法，其思想是将每一帧中目标与预设目标进行相似度比较，找到相似度最高的目标。
卡尔曼滤波跟踪算法是一种基于状态估计的目标跟踪算法。
它采用了一个动态系统的模型来对目标进行建模，从而实现对目标轨迹的预测和跟踪。
粒子滤波跟踪算法则是一种随机滤波算法，通过对目标进行一定数量的随机采样，利用粒子的权重对目标进行跟踪。
四、人脸跟踪算法的应用人脸跟踪技术广泛应用于人脸识别、智能安防、虚拟现实和游戏等领域。
视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术研究
视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术研究随着国家安全意识的提升以及社会治安问题的不断加剧，视频监控系统的应用越来越广泛。
而人脸识别与跟踪技术作为视频监控系统的一个重要组成部分，更是得到了越来越多的重视和研究。
本文将围绕视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术展开探讨。
一、人脸识别技术的研究现状人脸识别技术是指在摄像头或摄像机采集到人脸图像后，经过计算机处理和算法分析，识别出图像中的人脸，并进行身份信息的确认。
目前，人脸识别技术在安防领域的应用已经比较广泛，如机场、车站、商场、银行等场所的出入口处的人脸识别门禁系统，或是公安部门的追踪犯罪分子和寻找失踪人员等。
随着技术的不断进步，人脸识别技术也有了更好的发展。
现有的人脸识别技术主要有三种：特征点法、基于模型的方法和深度学习方法。
特征点法是指对人脸图像中固定的特定点进行分析和识别，如眼睛、嘴巴等特征点。
基于模型的方法是指通过对训练的数据进行学习和模型构建，来实现对人脸的快速准确识别。
而深度学习方法则是运用深度神经网络对人脸图像进行学习和特征提取，实现更为准确的人脸识别。
二、人脸跟踪技术的研究现状人脸识别技术的出现虽然可以识别出摄像头画面中的人脸，但并不能在视频中对某个人的行动轨迹进行追踪。
为此，人脸跟踪技术应运而生。
人脸跟踪技术是指在人脸识别的基础上，对某个人的位置和运动轨迹进行跟踪。
主要应用于公共场所的安防监控和人流量统计等领域。
目前，人脸跟踪技术主要有两种方法：基于目标检测的跟踪方法和基于运动模型的跟踪方法。
基于目标检测的跟踪方法是指通过对目标进行检测和识别，得到目标位置信息后，运用多种算法进行跟踪。
而基于运动模型的跟踪方法则是基于目标的运动模型进行估计和跟踪，通常会分为单个目标跟踪和多目标跟踪两种类型。
三、人脸识别与跟踪技术的应用前景随着人脸识别与跟踪技术的不断完善，其在各领域的应用前景也越来越广泛。
首先，在品牌商展示推广中，可以采用人脸识别与跟踪技术，实现根据顾客年龄、性别等信息，推荐个性化的产品和服务。
人脸识别中的实时跟踪与重识别技术
人脸识别中的实时跟踪与重识别技术是当前人工智能领域的重要研究方向之一。
实时跟踪技术能够实现人脸的实时检测和跟踪，而重识别技术则可以通过比对数据库中的图像信息，实现人脸的快速识别。
这两种技术的结合，能够为安防、金融、医疗等领域提供更加准确、高效的人脸识别服务。
一、人脸实时跟踪技术人脸实时跟踪技术是通过对摄像设备采集的视频流进行处理，实时检测并跟踪人脸的位置信息。
这种技术的核心在于人脸检测算法，即通过算法识别视频流中的人脸并定位其位置。
当前的人脸检测算法主要包括基于深度学习的方法和传统图像处理方法。
深度学习方法如卷积神经网络（CNN）具有强大的特征提取能力和泛化能力，能够更准确地检测人脸。
在实际应用中，人脸实时跟踪技术能够解决一些实际问题，如监控场景中人脸的快速移动和遮挡等问题。
通过实时跟踪技术，可以实时获取人脸的位置信息，为后续的人脸识别提供基础数据。
同时，该技术也可以与其他技术结合，如人脸验证、人脸分析等，实现更加丰富的应用场景。
二、人脸重识别技术人脸重识别技术是指通过比对数据库中的图像信息，实现人脸的快速识别。
该技术通常采用比对算法，将待识别的人脸图像与数据库中的图像进行比对，找出最相似的人脸图像。
当前的人脸重识别技术主要包括基于深度学习的方法和传统图像处理方法。
深度学习方法如CNN、循环神经网络（RNN）等，能够从大量数据中学习到更加复杂、有效的特征表示，提高识别精度。
在实际应用中，人脸重识别技术可以应用于安防、金融、医疗等领域。
例如，在安防领域中，可以通过该技术实现监控场景中的人脸识别，提高安全防范水平；在金融领域中，可以通过该技术实现快速的人脸验证，提高金融交易的安全性和效率；在医疗领域中，可以通过该技术辅助医生进行疾病诊断和治疗。
三、总结人脸识别中的实时跟踪与重识别技术是当前人工智能领域的重要研究方向之一。
这两种技术结合使用，能够为安防、金融、医疗等领域提供更加准确、高效的人脸识别服务。
人脸识别技术的追踪功能与追踪精度解析
人脸识别技术的追踪功能与追踪精度解析人脸识别技术作为近年来发展迅猛的人工智能领域中的一项重要技术，已经得到了广泛的应用。
其中，人脸识别技术的追踪功能以其高效准确的特点备受关注。
本文将对人脸识别技术的追踪功能与追踪精度进行详细解析。
人脸识别技术的追踪功能是指在一个动态视频流中，对目标人脸进行连续的跟踪。
通过对视频中的每一帧图像进行处理和分析，系统可以实时识别出目标人脸的位置、姿态和表情等信息，并能够在移动和遮挡等复杂环境中准确地追踪目标。
人脸识别技术的追踪功能主要通过以下几个步骤实现。
首先，系统会通过检测算法对视频图像中的人脸进行检测，确定目标人脸的大致位置。
然后，根据人脸的特征点和纹理等信息，将目标人脸与已有的人脸库进行匹配，得到目标人脸的身份信息。
接下来，系统会根据目标人脸在不同帧间的位置变化，通过运动模型对其进行跟踪，从而实现目标人脸在整个视频中的追踪。
在人脸识别技术的追踪过程中，追踪精度是评估其性能的重要指标之一。
追踪精度越高，则代表系统可以更准确地跟踪目标人脸。
追踪精度的大小与多个因素相关。
首先，影响追踪精度的重要因素之一是人脸检测的准确率。
人脸检测是追踪的第一步，其准确性直接影响后续跟踪的结果。
如果人脸检测算法在复杂场景下容易出现误检或漏检现象，将会导致追踪结果不准确。
因此，提高人脸检测算法的准确率对于提高追踪精度至关重要。
其次，目标人脸的遮挡情况也是影响追踪精度的重要因素之一。
在实际应用中，目标人脸可能会被遮挡，例如帽子、口罩、眼镜等。
如果在遮挡情况下，系统无法准确识别和跟踪目标人脸，将会导致追踪失败。
因此，在追踪功能的设计中，要考虑到目标人脸的遮挡情况，并采取相应的措施提高追踪精度。
此外，光照变化也是影响追踪精度的因素之一。
光照变化会导致目标人脸在不同帧间出现亮度差异，进而影响系统对目标人脸的识别和跟踪。
为了应对光照变化，追踪系统需要具备一定的光照不变性，即在不同光照条件下能够保持稳定的性能。
基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究
基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究在现代科技的推动下，计算机视觉领域的发展也越来越迅速。
摄像头跟踪技术的问世为人体动作识别提供了一种新的思路，使得我们可以更加高效地对人体动作进行识别和分析。
一、摄像头跟踪技术摄像头跟踪技术是一种基于计算机视觉的技术，它能够实时跟踪目标的运动轨迹。
在人体动作识别中，摄像头跟踪技术可以通过对摄像头采集的视频进行处理，提取人体运动数据，并根据这些数据来识别人体动作。
不过，摄像头跟踪技术的应用范围并不仅仅局限于人体动作识别，它还可以应用于人脸识别、监控和安防等领域。
二、人体动作识别人体动作识别是一种将人体运动姿态转换为数字信号的技术，它可以用来识别人类的运动、行为或活动。
人体动作识别可以应用于医疗、娱乐和智能家居等领域，其中智能家居领域的应用更加广泛。
例如智能卫浴系统可以通过人体动作识别来自动调节水温、风速和光线等设备，从而提高用户的使用体验。
在应用人体动作识别的过程中，需要对人体动作进行采样、提取特征和识别分类的处理过程。
其中，提取特征是其中的关键步骤，目的是将人体动作的信息转换为一个可识别的数字信号。
三、基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究可以分为两个部分，一是摄像头数据采集与处理，二是人体动作识别算法的研究。
3.1 摄像头数据采集与处理在摄像头数据采集与处理过程中，需要考虑到多种因素，如光源和摄像头的参数等因素。
对于光源的选择，要考虑到照明度和光的颜色等因素，以保证采集到的图像质量能够满足后续处理的需求。
对于摄像头的参数设置，要根据具体的需求来进行设置，如画面录制的分辨率和帧率等参数，以保证摄像头能够采集到足够清晰的图像。
在数据采集的过程中，还需要考虑到对图像的后续处理，如去除噪声、空间滤波和颜色处理等过程，以保证后续的人体动作识别算法能够准确地识别人体的动作状态。
3.2 人体动作识别算法的研究在人体动作识别算法的研究中，常用的方法有传统的图像处理技术和深度学习技术等。
《2024年基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》范文
《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸跟踪识别系统在安全监控、智能交互等领域中得到了广泛应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的重要工具，为开发高效、准确的人脸跟踪识别系统提供了强大的支持。
本文旨在研究基于OpenCV的人脸跟踪识别系统，探讨其原理、实现方法及性能表现。
二、人脸跟踪识别系统原理人脸跟踪识别系统主要依赖于计算机视觉和图像处理技术。
系统通过捕获视频流，利用OpenCV中的人脸检测、特征提取、跟踪等算法，实现对人脸的实时跟踪和识别。
1. 人脸检测：系统首先通过人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
OpenCV提供了多种人脸检测方法，如Haar级联、DNN （深度神经网络）等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统需要提取人脸的特征。
OpenCV支持多种特征提取方法，如HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等。
3. 跟踪算法：系统采用跟踪算法，对检测到的人脸进行跟踪。
常用的跟踪算法包括光流法、KCF（核相关滤波）等。
4. 人脸识别：在跟踪过程中，系统可以对人脸进行识别。
通过将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
三、基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现主要包括以下几个步骤：1. 环境搭建：安装OpenCV及相关依赖库，配置开发环境。
2. 视频流捕获：使用OpenCV的VideoCapture类，捕获视频流。
3. 人脸检测：利用OpenCV中的人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
4. 特征提取与跟踪：对检测到的人脸进行特征提取和跟踪，可采用多种算法进行实现。
5. 人脸识别：将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
6. 结果输出与展示：将识别结果以图像、文本等形式输出和展示。
四、性能分析基于OpenCV的人脸跟踪识别系统具有较高的实时性和准确性。
在人脸检测方面，OpenCV提供了多种高效的人脸检测算法，能够快速准确地从视频流中检测出人脸。
基于深度学习的人脸跟踪算法研究
基于深度学习的人脸跟踪算法研究随着人工智能技术的崛起，人脸识别技术已经深入到我们日常生活的各个方面，比如安全监控、人机交互、人脸支付等。
而其中一个技术就是人脸跟踪算法。
那么，什么是人脸跟踪算法呢？人脸跟踪算法指的是，通过摄像头等设备采集的图像序列中，自动地识别并跟踪其中一个或多个人脸的位置、表情、姿态等信息。
基于深度学习的人脸跟踪算法，是在传统人脸跟踪算法基础上，通过深度学习技术来解决传统算法中存在的一些缺点或难点。
如何实现人脸跟踪算法呢？传统的方法通常是基于模板匹配、颜色分布或者运动分析来实现的。
然而，这种方法存在很多局限性，比如灰度图像和背景模糊等情况下，模板匹配难以实现；光线、阴影等因素对颜色分布算法的影响较大；而有些场景下，则需要处理多个运动目标，一般的运动分析算法会面临分离目标的困难。
而基于深度学习的人脸跟踪算法，则通过深度神经网络的训练，学习到更加鲁棒、全面的特征，提高了人脸跟踪算法的准确性和鲁棒性。
深度学习技术主要分为卷积神经网络和循环神经网络两大类。
卷积神经网络适用于图像等空间结构信息的处理，而循环神经网络适用于序列数据的处理，比如文本、语音等。
而对于人脸跟踪算法来说，卷积神经网络是更为合适的选择。
基于卷积神经网络的人脸跟踪算法，可以分为两类：一类是单目标跟踪算法，另一类是多目标跟踪算法。
其中，单目标跟踪算法主要是对某一个人脸进行跟踪，而多目标跟踪算法则可以同时跟踪多个人脸。
在单目标跟踪算法中，传统的卷积神经网络只会对整张图片进行处理，而在目标跟踪任务中，需要关注特定的目标。
因此，研究者们提出了基于区域提议的卷积神经网络方法，这种方法会首先对整张图片进行一个区域提议，然后再对这个区域进行分类、位置回归等操作。
该方法可以更加有效地定位目标区域，从而提高跟踪准确率。
在多目标跟踪算法中，研究者们通常采用对目标区域的特征进行提取，然后通过一些分类器或回归器进行目标追踪。
而在深度学习算法的发展下，还可以通过对一些先验知识的储存和利用，提高多目标跟踪的准确率。
基于图像处理技术的人脸检测跟踪技术研究
基于图像处理技术的人脸检测跟踪技术研究人脸检测技术是计算机视觉领域中非常重要的一个应用。
它能够从一张图片或者一段视频中迅速地找到人脸，并对每一个人脸进行识别和分类，这在现实中有着广泛的应用。
比如，在公共场所，可以利用人脸检测技术进行安全防范；在社交网络，可以利用人脸检测技术进行人脸识别增加使用者便利性。
因此，基于图像处理技术的人脸检测跟踪技术的研究，是近年来计算机视觉领域中的一个热门研究方向。
一、人脸检测技术的发展历程早在上世纪80年代，人脸检测技术便开始出现。
当时采用的是一些基于关键点匹配的算法，它们根据人脸的一些特征点（如眼睛、嘴唇等）的位置进行人脸检测。
但是这些算法存在的问题是对于光照、表情、遮挡、姿态等问题并不能很好地解决。
1990年代，随着计算机性能的提高，人脸检测技术又迎来了一个新的发展阶段。
利用神经网络技术，可以对人脸的特征进行自动提取，从而更加准确地识别人脸。
在这个阶段，众多基于神经网络的算法相继出现，极大地促进了人脸检测技术的发展。
二、人脸检测技术的分类基于目标检测技术，人脸检测技术可以分为传统的基于特征的方法和现代的深度学习方法两大类。
传统的基于特征的方法主要利用一些特征，比如颜色、边缘等来进行人脸检测。
其中比较典型的算法有：Viola-Jones人脸检测算法、基于小波的人脸检测算法等。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的基于深度学习的人脸检测算法被提出。
这些算法主要采用卷积神经网络（CNN）或者一些其他深度学习模型进行人脸检测。
其中，基于卷积神经网络的人脸检测算法最为流行。
比较典型的算法有：Faster R-CNN、YOLO等。
三、基于图像处理技术的人脸跟踪技术人脸跟踪是指在连续的多帧图像中对一个或多个人脸进行跟踪。
它是人脸检测技术的进一步延伸和应用。
基于图像处理技术的人脸跟踪技术，是指利用一些图像处理技术来进行人脸跟踪。
传统的人脸跟踪算法主要采用一些特征来进行跟踪，比较典型的算法有：基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法等。
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ＯｐｅｎＣＶ中ｆａｅｅｄｅｔｅｃｔ具体实现。在该项目中，我们首先
调用了ＯＰＥＮＣＶ自带关于人脸识别的函数ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔ来进行初 步人脸识别得到的初步效果基本可以对人脸进行识别。 ３、ＳＩＦＴ算法提取特征点实现识别
３．１
ＳＩＦＴ算法提取特征点实现识别介绍。Ｓｃａｌｅ．ｍｖａｒｉａｎｔｌｅａ－
２．２
ＯｐｅｎＣＶ的主要特征。图像数据的操作；图像是视频的
输入输出Ｉ／０：矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序：各 种动态数据结构；基本的数字图像处理；结构分析：摄像头定标： 运动分析；目标识别；基本的ＧＵＩ；图像标注。
２．３
Ｏｐｅｎｅｒ模块。ＯｐｅｎＣＶ主体分为五个模块，ＯｐｅｎＣＶ的
ＣＶ模块包含基本的图像处理函数和尚级的计算机视觉算法。 ＭＬ是机器学习库，包含一些基于统计的分类和聚类工具。Ｈｉｇｈ－ ＧＵＩ包含图像和视频输入／输ｍ的函数。ＣＸＣｏｒｅ包含ＯｐｅｎＣＶ 的一些基本数据结构和相关函数。
Ｗｉｎｄｏｗ的位置和大小。跳转到Ｓｔｅｐ ３继续运行。 ＯｐｅｎＣＶ代码： 在ＯｐｅｎＣＶ中，有实现ＣａｍＳｈｉＲ算法的函数，此函数的原
删－８Ｕ，１）；
ｉｎｔ ｈｉｓｔ
ｓｉ∞【】＿｛２５５）；
／／将Ｈ分量的值量化到【Ｏ，２５５】
型是：
ｅｖＣａｍＳｈｉｆｔ（Ｉｐｌｌｍａｇｅ＋ｉｍｇｐｒｏｂ，ＣｖＲｅｃｔ ｗｉｎｄｏｗＩｎ， ＣｖＴｅｒｍＣｒｉｔｅｒｉａ ｃｒｉｔｅｒｉａ，
ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。整个算法的具体步骤分５步：
Ｓｔｅｐ（１）将整个图像设为搜寻区域。 Ｓｔｅｐ（２）初始话Ｓｅａｒｃｈ Ｗｉｎｄｏｗ的大小和位置。 Ｓｔｅｐ（３）计算Ｓｅａｒｃｈ Ｗｉｎｄｏｗ内的彩色概率分布，此区域的 大小比Ｓｅａｒｃｈ Ｗｉｎｄｏｗ要稍微大一点。 Ｓｔｅｐ（４）运行ＭｅａｎＳｈｉｆｔ。获得Ｓｅａｒｃｈ Ｗｉｎｄｏｗ新的位置和 大小。 Ｓｔｅｐ（５）在下一帧视频图像中，用Ｓｔｅｐ ３获得的值初始化Ｓｅ．
Ｃａｍｓｈｉｆｔ的ｏｐｃｎｃｖ实现。 Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ。计算Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ的ＯｐｃｎＣＶ代
４．２．１ Ｂａｃｋ
码。（Ｉ）准备一张只包含被跟踪目标的图片，将色彩空间转化到 ＨＳＩ空间，获得其中的Ｈ分量：
ｃｒｉｔｅｒｉａ＝ｃｖＴｅｒｍＣｒｉｔｅｒｉａ∞眨征ＲＭＣＲＩＴ＿ＩＴＥＲｔＣ眨五ＥＲ－
Ｌｉ．
ＳＩＦＴ算法。
３．２．１建立图像尺度空间并检测极值点。 ３．２．２检测关键点。 ３．２．３关键点方向的分配。
．。吃 ．●。 ． 。
ｂｒａｒｙ）机器学习库。该机器学习库侧重于统计方面的模式识别 和聚类（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）。ＭＬＬ除了用在视觉相关的任务中，还可以
二。二年第二十一期墨；
摹金堕目：本文为西南交通大学第五期大学生科研训练计划（ＳＲＴＰ）项目报告论文。 作者简介：李培仁，西南交通大学。 万方数据
宰
３．２．４特征点描述符。 ４、Ｃａｍｓｈｉｆｌ算法的实现
ｃｖＣａｌｃＢａｃｋＰｒｏｊｅｅｔ（＆ｍｗｌｍａｇｅ，ｒｅｓｕｌｔ，ｈｉｓｔ）；（４）ｒｅｓｕｌｔ即为 我们需要的。
４．２．２ Ｍｅａｎ
亨
４．１
Ｃａｍｓｈｉｆｌ原理。ｃａｍｓｈｉｆｔ利用目标的颜色直方图模型将
Ｓｈｉｆｔ算法。质心可以通过以下公式来计算：
２）ＣｖＲｅｃｔ
ｗｉｎｄｏｗｌｎ：初始的窗口，传入；
３）ＣｖＴｅｒｍＣｒｉｔｅｆｉａ
ｃａ＇ｉｔｅｍ：停止迭代的标准，传入；
４）ＣｖＣｏｎｎｅｃｔｅｄＣｏｍｐ＊ｏｕｔ：查询结果，传出。 注：构造ＣｖＴｅｒｍＣｒｉｔｅｒｉａ变量需要三个参数，一个是类型，另 一个是迭代的最大次数，最后一个表示特定的阈值。例如可以 这样构造ｃｒｉｔｅｒｉａ：
图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置， 并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小， 从而定位出当前图像中目标的中心位置。 分为三个部分： ４．１．１色彩投影图（反向投影）：（１）ＲＧＢ颜色空间对光照亮
（１）计算区域内０阶矩。
ｆｏｒ（ｉｎｔ ｉ＝０；ｉ＜ｈｅｉｇｈｈ ｉ＋＋）
４．２
在ＯｐｅｎＣＶ中，提供ＭｅａｎＳｈｉＲ算法的函数，函数的原型是：
ｉｎｔ ｃｖＭｅａｎＳｈｉｆｔ（Ｉｐｌｌｍａｇｅ‘ｉｍｇｐｒｏｂ，ＣｖＲｅｃｔ ｗｉｎｄｏｗＩｎ， ＣｖＴｅｒｍＣｆｉｔｅｒｉａ ｃｒｉｔｅｒｉａ，ＣｖＣｏｎｎｅｃｔｅｄＣｏｍｐ＊ｏｕｔ）；
需要的参数为：
１）Ｉｐｌｌｍａｇｅ４ ｉｍｇｐｒｏｂ：２Ｄ概率分布图像，传入；
ｆｏｒ（ｉｎｔｊ＝Ｏ：ｊ＜ｗｉｄｔｌｌ“＋＋） Ｍ００＋＝Ｉ（ｉ，ｊ） （２）区域内ｌ阶矩：
ｆｏｒ（ｉｎｔ ｉ＝Ｏ；ｉ＜ｈｅｉｇｈｔ；ｉ＋十）
Ｄ暑ｕＭｌ ８墨西墨
度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图 像从ＲＧＢ空间转换到ＨＳＶ空间；（２）然后对其中的Ｈ分量作直 方图，在直方图中代表了不同Ｈ分量值出现的概率或者像素个 数，就是说可以查找出Ｈ分量大小为ｈ的概率或者像素个数，即 得到了颜色概率查找表；（３）将图像中每个像素的值用其颜色出 现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反 向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。
４．１．２
ｆｏｒ（ｉｎｔｊ－－Ｏ：ｊ＜ｗｉｄｔｌｌ．ｊ＋＋） ｛ Ｍ１０＋＝ｉ’ｌ（ｉ，ｊ）；
Ｍ０１ｑ‘Ｉ（ｉ，ｊ）；
｝ （３）则Ｍａｓｓ Ｃｅｎｔｅｒ为：
Ｘｃ＝ＭＩＯ／Ｍ００：Ｙｃ＝ＭＯｌｆＭ００
ｍｅａｎｓｈｉＲ。ｍｅａｎｓｈｉＲ算法是一种密度函数梯度估计
的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。 ４．１．３ｃａｍｓｈｉｆｆ。将ｍｅａｎｓｈｉｆｌ算法扩展到连续图像序列，就 是ｃａｍｓｈｉＲ算法。它将视频的所有帧做ｍｅａｎｓｈｉｆｔ运算，并将上 一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧ｍｅａｎｓｈｉｆｔ算 法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。 算法过程为：（Ｉ）初始化搜索窗；（２）计算搜索窗的颜色概率分布 （反向投影）；（３）运行ｍｅａｎｓｈｉｆｔ算法，获得搜索窗新的大小和位 置；（４）在下一帧视频图像中用（３）中的值重新初始化搜索窗的 大小和位置，再跳转到（２）继续进行。
３．２
ＯｐｅｎＣＶ介绍。ＯｐｅｎＣＶ采用Ｃ／Ｃ＋＋语言编写，可以运
行在Ｌｉｎｕｘ／Ｗ＇ｍｄｏｗｓ／Ｍａｅ等操作系统上。ＯｐｅｎＣＶ还提供了Ｐｙ－ ｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、ＭＡＴＬＡＢ以及其他语言的接口。ＯｐｅｎＣＶ的设计目 标是执行速度尽量快，主要关注实时应用。它采用优化的ｃ代 码编写，能够充分利用多核处理器的优势。 ＯｐｅｎＣＶ的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框 架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应 用程序。ＯｐｅｎＣＶ包含的函数有５００多个，覆盖了计算机视觉的 许多应用领域，如工厂产品检测、医学成像、信息安全、用户界面、 摄像机标定、立体视觉和机器人等。因为计算机视觉和机器学 习密切相关，所以ＯｐｅｎＣＶ还提供了ＭＬＬ（Ｍａｅｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ
ａｒｃｈ
ｃｖＣｖｔＣｏＨＳＶ空间
ｃｖＳｐｌｉｔ（ｔａｒｇｅｔ＿ｈｓｖ，ｔａｒｇｅｔ＿ｈｕｅ，ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ）：／
／获得Ｈ分量：（２）计算Ｈ分量的直方图，即ｌＤ直方图：Ｉｐｌｌｍａｇｅ＋
ｈ＿＿ｐｌａｎｅ＝ｃｖＣｒｅａｔｅＩｍａｇｅ（ｃｖＧｅｔＳｉｚｅ（ｔａｒｇｅｔ＿ｈｓｖ），ＩＰＬ—ＤＥ一
３．１．１
ＳＩＦＴ特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮
度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程 度的稳定性。 ３．１．２独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进 行快速、准确的匹配。 ３．１．３多鼍性，即使少数的几个物体也可以产生大量ＳＩＦＴ特 征向量。 ３．１．４高速性，经优化的ＳＩＦＴ匹配算法甚至可以达到实时的 要求。 ３．１．５可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行 联合。
基于人脸检测的摄像机自动跟踪算法研究与实现
李培仁 （西南交通大学，四川Ｉ成都６１１７５６）
【摘要］ 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像，并自 动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识 别，达到识别不同人身份的目的。在该项目实现过程中，本文首先调用了ＯＰＥＮＣＶ自带关于人脸识别的函数ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔ 来进行初步人脸识别得到的初步效果，用肤色做出了静态人脸识别，在图片上显示了人脸，并用椭圆形框对其识别。 ［关键词】 人脸识别；人脸检测；人脸跟踪；云台；ＳＩＴＦ算法；ＯＰＥＮＣＶ；ｃａｍｓｈｉｆｔ；肤色检测 １、肤色分割算法 肤色特征具有不依赖于面部细节，对于旋转，表情变化等不 敏感等特点，且具有相对的稳定性，并且和大多数背景物体的颜 色都能够相互区别，所以在人脸检测的过程中常常成为辅助的 人脸定位的手段。 肤色分割是阈值法的一种，它利用人脸的皮肤区域在颜色 成分上有别于图像中其他区域这～特点，使用基于颜色的皮肤 区域分割方法，把接近于皮肤颜色的区域从图像的其他部分中 分离出来。 本文提取人脸候选区是在ＹＣｂＣｒ色度卒间中进行的，由于 背景中的类肤色区域的存在，以及光线对肤色分割的影响，因此， 本文采用的肤色分割具体包含一下几个步骤：光照补偿、相似度 计算、自适应阈值、二值化、人脸候选区域。 １．１光照补偿。考虑到肤色等色彩信息经常受到光源颜色、 光源强弱、图像采集设备的色彩偏差等因素的影响，在整体上偏 离本质颜色而向某一方向移动，即我们通常所说的色彩偏冷、偏 暖，照片偏黄、偏蓝等等，通常在开始人脸检测前先进行光照补 偿（Ｌｉｇｈｔｉｎｇ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）。 １．２肤色近似度计算。在ＹＣｂＣｒ色彩空间中，用Ｃｂ、Ｃｒ来 表示颜色的二维平面上，肤色区域相对很集中，町以用高斯分布 来描述这种分布。 １．３自适应阈值选取。为了尽可能地排除人为因素的影响， 本文进行了自适应阈值的选取以分割出有效的肤色区域。为了 显示各像素与肤色的相似程度，在相似度值的基础上把一幅彩 色图像转换为一幅灰度图像，这仅仅是为了显示相似度效果而 作的转换。实际上，在图像二值化时，并未采用各像素灰度值的 大小。 １．４图像二值化肤色分割。二值图像指图像中的每个像素 只取两个离散的值之一，即非此即他。 ２、ＯｐｅｎＣＶ中ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔ实现