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文檔簡介
1、近年來,運動目標(biāo)的檢測和跟蹤,尤其是人臉檢測與跟蹤技術(shù),在許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,成為模式識別與計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)一項受到普遍重視,研究十分活躍的課題。 盡管目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù),特別是人臉檢測技術(shù)在國外得到廣泛應(yīng)用并且日趨成熟,但在國內(nèi)的發(fā)展還處在進(jìn)一步的完善與提高階段,相關(guān)的應(yīng)用也還較少,技術(shù)還不完善。 因此,本文首先從運動目標(biāo)檢測與跟蹤,特別是人臉檢測與跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn);其次,從場景圖像中只提取有用信息存儲,減少內(nèi)存消耗;最后
2、,利用數(shù)碼相機現(xiàn)有的成熟技術(shù)及其高速的數(shù)字信號處理芯片DSP,采用目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù),特別是人臉檢測與跟蹤技術(shù),開發(fā)數(shù)碼相機的自拍系統(tǒng)。本論文的研究內(nèi)容主要包括四個方面: (1) 利用背景差方法與幀差法相融合的方法,設(shè)計一種快速、適應(yīng)性強的靜止背景下目標(biāo)物的檢測定位算法。包括背景建模、陰影消除和目標(biāo)物分割等,實現(xiàn)對目標(biāo)物的檢測與定位。 (2) 設(shè)計適應(yīng)性強,滿足實時性要求的人臉檢測算法。根據(jù)實際應(yīng)用的要求,本文采用改進(jìn)的
3、AdaBoost方法和類Haar特征快速確定人臉區(qū)域,通過彩色補償和光線補償后使用膚色驗證方法,最終確定人臉位置。 (3) 人臉跟蹤算法采用人臉檢測提取的人臉模板進(jìn)行,匹配之前對實時圖像進(jìn)行幾何變換,減少其對匹配的影響;之后采用多層次的相關(guān)匹配跟蹤算法,實現(xiàn)對人臉的跟蹤。 (4) 分析數(shù)碼相機自拍系統(tǒng)的應(yīng)用特點和要求,研究數(shù)碼相機提供的硬件、軟件平臺,進(jìn)行自拍系統(tǒng)的總體設(shè)計;建立數(shù)碼相機跟蹤目標(biāo)點的云臺運動模型,設(shè)計具有
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