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基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究开题报告

 2020-11-13 21:37:23  

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着数字图像处理技术,计算机技术,人工智能等领域的快速发展,计算机视觉领域也越来越受到很多人士的关注。据统计,在人类获取的信息中,超过半数的信息是来自人类的视觉,这告诉我们视觉对人类获取信息是极为重要的。而计算机视觉也因此变得越受人关注。

对于人类来说,人脸是一个非常熟悉的概念,而绝大多数人也主要是根据人脸的不同来区别不同的对象,因为人脸的面部提供了大量的信息。通过人脸的信息处理,可以对人脸进行检测、识别、跟踪等,这为很多现实问题提供了智能化的解决方案。目前,一些较为成熟的技术已经运用到了很多的现实场景中。比如:智能监控、人机交互、门禁控制等

人脸跟踪是计算机视觉和模式识别领域研究的一个热点问题。

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2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容是:在图像中进行人脸检测,研究adaboost人脸检测方法,利用大量的分类能力一般的简单分类器(basic classifier)通过一定的方法叠加(boost)起来,构成一个分类能力强的强分类器。能够有较好的检测效果,减小误检率和漏检率。在摄像头下,研究跟踪检测人脸算法,研究卡尔曼滤波器在人脸跟踪中的使用情况。研究和熟悉opencv的使用。

研究的目标:图像中的人脸通常是整个图像的研究重点和中心。当要识别一个人时,首先检索图像中人脸的位置,这个过程就是人脸检测的任务,然后跟着人脸,这是人脸跟踪的任务。

拟采用的技术如下:

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3. 研究计划与安排

第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需的的环境和配置。确定设计方案,完成开题报告。

第5-8周:翻译英文资料,了解算法原理,学习opencv。

第9-13周:程序编写,进行优化,并测试效果。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]龙伶敏.基于adaboost的人脸检测方法及眼睛定位算法研究[d].成都:电子科技大学,2008.

[2]左登宇.基于adaboost算法的人脸检测研究[d].合肥:中国科学技术大学,2009.

[3]佘九华,王敬东,李鹏.基于camshift的人脸跟踪算法 [j].计算机技术与发展,2008,18(9):12-18.

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