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人脸及姿态检测与跟踪方法研究

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毕业论文范文题目：人脸及姿态检测与跟踪方法研究，论文范文关键词：人脸及姿态检测与跟踪方法研究
人脸及姿态检测与跟踪方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：人脸分析是近年来计算机视觉领域的研究热点之一,主要包括人脸检测,人脸跟踪,人脸识别,表情识别等。其中人脸及姿态检测以及人脸跟踪是整个人脸分析技术的基础,涉及计算机视觉,模式识别,智能人机交互,认知科学等多个学科,并且在公共安全、视频监控,基于内容的图像检索,尤其是人机交互方面都有着广阔的应用前景。本文主要对人脸及姿态检测,人脸跟踪方法进行研究。首先总结概括了近年来国内外主要的研究方法和技术,然后重（略..）点介绍基于Adaboost算法的人脸检测,基于人脸特征三角形的姿态检测以及基于Adaboost和Camshift算法的自动人脸检测跟踪方法,并在算法研究的基础上设计实现了基于PTZ相机的智能视频监控系统。系统能够完成主动分析视频画面,检测画面中的人脸位置,并对人脸其进行实时跟踪的任务。基于Adaboost算法的人脸检测技术,使用矩形特征训练得到级联的Boosted分类器。但是由于检测器以不同尺寸的（文章此处忽略..）检测窗口多次扫描图像,可能发生人脸区域重复标志的问题,本文设计了一种基于矩形重叠方法的目标序列校正算法,消除人脸区域的重复标志。另外受限于矩形特征的属性,算法仍存在一定的误检率,特别是在大场景的图像中误检表现得尤为明显。本文提出一种基于图像金字塔和证据理论的人脸验证方法。首先获得原始图像的高斯金字塔,然后逐层进行人脸检测,并对每一层的检测结果根据证据理论进行综合,得出最终的人脸位置。基于Adabo（本文此处忽略..）ost算法的人脸检测方法可以推广应用到一般的目标检测中。本文采用该算法训练人脸面部特征检测器,提取区域的几何中心进行面部特征点定位,获取以双眼和嘴巴为特征顶点的人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,依据人脸的对称性特点,通过计算特征三角形位置和角度的变化进行姿态参数估计。使用均值漂移算法进行人脸跟踪研究,并在此基础上联合Adaboost和Camshift算法进行自动人脸检测与跟踪的研究,设计基于自（略..）动人脸检测和跟踪的智能视频监控系统。Camshift算法是对Meanshift算法的一个改进,是一种通过寻找最大统计分布来实现的鲁棒性统计方法。智能监控系统通过PTZ摄像机获取图像,自动对图像逐帧进行人脸检测,直到获取到人脸初始位置。然后系统对检测到的人脸区域的肤色采用HSV颜色模型,提取H分量,并获得H分量的颜色直方图概率密度分布特征,采用Camshift算法对人脸进行快速准确的跟踪。

以上为本篇毕业论文范文人脸及姿态检测与跟踪方法研究的介绍部分。

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