1、人臉檢測技術作為機器視覺和模式識別研究領域中長期關注的一個重要課題,具有極高的學術研究價值和商業(yè)應用價值.隨著智能計算技術發(fā)展的日新月異,新方法、新技術的不斷引入,給人臉檢測研究注入了更多活力,檢測效果越來越好,檢測速度越來越快. 課題研究工作從基于Adaboost算法的人臉檢測出發(fā),分別從訓練過程、檢測過程對該算法進行優(yōu)化,并在此基礎上開發(fā)了人臉檢測與跟蹤實驗系統(tǒng). 首先,根據經典Adaboost算法的原理,分別實現(xiàn)了

2、Adaboost算法的訓練過程和檢測過程.其次,鑒于Adaboost算法的訓練過程時間過長,研究中分別對特征數(shù)量和訓練流程進行了優(yōu)化,使訓練時間縮短了近50﹪.然后,從實時檢測系統(tǒng)對速度要求的角度出發(fā),提出了一種基于.Adaboost算法的人臉跟蹤算法,使處理一幀圖像的平均時間大大縮短.最后,在實現(xiàn)檢測與跟蹤算法的基礎上,開發(fā)出人臉檢測與跟蹤實驗系統(tǒng),其中包括:基于圖像的人臉檢測子系統(tǒng)、基于視頻序列的人臉檢測與跟蹤子系統(tǒng)和視頻監(jiān)控子系統(tǒng)