摘 要

目标的识别与跟踪在计算机视觉领域，作为其一个重要分支，在医疗保健、军事、工业等各个方面都有着广泛的应用。经过几十年来的不断研究，目标的识别与跟踪技术有了长足的发展。但是由于运动目标识别本身的复杂性与一般目标识别与跟踪系统的不成熟性，想要实现实用意义上的目标识别与跟踪系统还需要不断地研究。以老年人服务机器人的视觉处理系统为目标，为本文在现有研究成果的基础上，对基于视觉的目标识别与跟踪技术进行了深入的讨论。

本文首先深入学习讨论了老年人服务机器人和人脸识别与跟踪技术的背景与现状，对机器人进行了初步的系统设计，然后，在VS2013编程环境下，引用OpenCV库，开发了目标检测跟踪系统。该系统通过对摄像头采集到的视频图像进行相关的预处理之后，将视频图像序列中的选定目标比较可靠地检测出来，并能对选定的目标进行跟踪，同时，该系统也可进行人脸的自动检测，进行采样训练后，可实现对不同人脸的识别。通过系统的测试结果和数据可以得出结论：本文基于OpenCV设计的人脸检测与跟踪系统具有较好的实时性与准确性，能够比较正确地实现运人脸的识别与目标的跟踪。

关键词：图像，处理目标，检测目标跟踪，OpenCV

Abstract

Identification and tracking targets in the field of computer vision, as an important branch in all aspects of health care, military, and other industries have a wide range of applications. After decades of continuous research, target recognition and tracking technology has made great progress. However, due to the immaturity of the moving target recognition of the complexity of the general object recognition and tracking system, we want to achieve the target identification and tracking system practical sense also need to continue to study. The elderly service robot vision processing system as the goal for this article on the basis of existing research results, target recognition and tracking technology vision based on in-depth discussion.

Firstly, in-depth study and discussion of the background and current situation of the robot face recognition and tracking technology services for the elderly, the robot preliminary system design, and then, under VS2013 programming environment visual references OpenCV libraries developed target detection and tracking system . After this pretreatment system associated through the camera to capture video images, the video sequence of the selected target relatively reliably detected and able to selected target track, while the system is also available for people automatic face detection, sampling after training, can recognize different human faces. Through test results and data systems can be concluded that: Based OpenCV design face detection and tracking system has a good real-time and accuracy, it is possible to achieve more accurate tracking operation face recognition and objectives.

KEYWORDS:Image Processing,Target Detection,Target Tracking,OpenCV

目录

摘要 I

目录 3

第1章绪论 1

1.1课题来源及背景 1

1.2服务机器人的国内外现状分析 1

1.3人脸识别与跟踪技术的研究现状 2

1.4本文研究任务概述 3

1.5服务机器人系统设计 3

第2章 基于OpenCV的系统设计思路 5

2.1 OpenCV简介 5

2.2 OpenCV技术分析 5

2.3 OpenCV的配置 6

2.4人脸跟踪识别系统的实现方案 6

2.5本章小结 7

第3章 图像预处理 8

3.1中值滤波 8

3.2图像数字化 9

3.2.1采样 9

3.2.2量化 10

3.2.3编码 11

3.3图像灰度化 12

3.4本章小结 13

第4章 人脸检测与识别 13

4.1人脸检测与识别方法概述 14

4.1.1人脸检测 14

4.1.2人脸识别 14

4.2 Haar检测基与积分图 15

4.3人脸识别方法 16

4.4本章小结 18

第5章 基于Camshift的人脸跟踪 18

5.1 Camshift算法 19

5.2基本思路及阈值确定原则 22

5.3Camshift算法缺陷 24

5.4算法改进 24

5.5人脸跟踪实验 25

5.6本章小结 26

第6章 总结与展望 26

6.1研究工作总结 27

6.2经济性分析 27

6.3研究工作展望 27

参考文献 28

致谢 30

第1章绪论

如何精确地处理好图像信息，是目前科学研究的一个重要方向。而随着计算机技术的进一步推广，计算机视觉也开始展露其重要性。在许多需要人类视觉的场地、高危场所、不可视目标检测、高精度检测、高强度检测等方面具有更加突出的优越性。

1.1课题来源及背景

随着人类科技的发展与生活的进步，机人开始出现并进入人类生活中，而息和电子技术的进一步发展也使得机器人的概和涵得到进一步富。服务型机器人的自主性、便利性、无休性等特点，使得它的应用越来越普遍。

视觉信息作为机器人采集信息的一个重要手段，对视觉信息的处理效果优劣，很大程度上影响着服务型机器人的智能性与实用性。而在视觉信息处理方面，对人脸的检测识别以及目标的跟踪，是服务机器人很重要的一个方面。

1.2服务机器人的国内外现状分析

在国际上，伴随着科技和计算机技术的快速发展，各国都在积极研究和开发合适的服务型机器人。据统计，目前世界上至少已经有四十多个国家正在研发机器人，而其中有二十多个国家已开始涉足服务型机器人的开发。在日、美和西，至今已有七种型合计四十余款务型机人进入实阶段和半业化应用^[1]。

其中，欧洲在护理机器人方面的研究起始于20世纪70年代中期，其中比较有影响力的是法国开发的用于帮助瘫痪病人进行各种操作的Spartacus操作手项目。进入21世纪以来，德国联邦研究协会GURP计划，积极推动日常生活中对老年人或残疾者进行照顾与护理的机器人的研究。与此同时，日和韩也在机人领域启动了国级战略，由政、学、公司等各界共同努力定计划，将护理机人的开发研究入家的规划中^[2]。