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MFC下利用OpenCV进行人脸检测的研究与实现

更新时间:2019-10-17 06:41:05 大小:920K 上传用户:杨义查看TA发布的资源 浏览次数:161 下载积分:0分 下载次数:1 次 标签:mfcopencv人脸检测 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

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文档为MFC下利用OpenCV进行人脸检测的研究与实现总结文档,是一份不错的参考资料,感兴趣的可以下载看看,,,,,,,,,,,,,

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31 卷 第 ꢀꢀꢀꢀꢀ佳 木 斯 大 学 学 报 自 然 科 学 版 ꢀ  
ꢀ2013ꢀ11 ꢀꢀꢀJournal of Jiamusi University Natural Science Editioꢀ  
VolNo6  
Nov013  
文章编号:1008 402(2013)06 895 4  
MFC 利 用 OpenCV 行 人脸 检 测 的 研 究 与 实 现  
舰  
大连海事大学信息科学技术学院辽宁 大连 116026)  
:ꢀ为了实现对人脸检测的目的本文采用基于 MFC 框架下使用 OpenCV 视觉库的方法.  
文章重点分析了一种人脸检测中使用的特征分类算法Adaboost 算法文中阐述了该算法的原  
图文并茂地展示了如何在实际中利用人脸库结合 Adaboost 算法来训练分类器并生成 XML  
文件VC搭建了人脸检测的界面利用 OpenCV 的函数调用训练所生成的 XML 文件,  
实现了在本地选择图片并对其进行人脸检测的功能此外系统还支持读取本地 AVI 格式视频  
和从摄像头捕捉到的视频可手动截取一帧图片进行人脸检测实验结果表明该设计方案具有较  
高的准确性和稳定性基本达到预期的效果.  
关键词:ꢀAdaBoos人脸检测OpenCVMFC  
中图分类号:ꢀTP391ꢀꢀꢀꢀ文献标识码:ꢀA  
[4] 它是一种将弱分类器通过某种结合方式结  
合起来得到一个分类器性能大幅度提高的强分类  
器的分类方法[5]  
0ꢀ言  
人脸检测的目的是在给定的一副图像上将人  
脸部分定位出来这种技术涉及了计算机图形学、  
生物学等领域的相关技术人脸检测的本质是对人  
脸进行建模提取样本中的人脸特征信息比较待  
检测图像与模型的匹配度来判断待检测图像中是  
否存在人脸根据检测原理和方法的不同人脸检  
测方法分为基于特征统计模型和基于特征两种检  
测方法本文所采用的是 Adaboost 方法其属于人  
脸检测方法中的统计方法这些算法设计到图形学  
中很多繁琐的计算如全部靠程序员手动编写工  
作量非常大本文设计的系统采用了 中的  
OpenCV 计算机视觉函数库中的一些函以  
Visual C 作为开发环境.  
2001 Viola 等人提出了基于 AdaBoost 算法  
的人脸检测框架6] 此后越来越多的学者开始研  
究这个领域通过不断的完善目前他们构建的这  
个检测框架可对图像中的人脸进行快速的检测正  
确率也很高AdaBoost 算法的训练工程中每个  
Haar 特征都被当做一个弱分类器然而仅有一部  
Haar 特征能够描述人脸灰度分布的一些特点.  
因此 AdaBoost 算法在训练过程中必须攻克的一个  
难题是采取合适恰当的方法从众多的 Haar 特征  
中筛选出最优的 Haar 特征并利用该特征制作成  
人脸检测中所使用的分类器.  
2ꢀWindowsXP 下训练xml 文件  
1ꢀAdaboost 算法原理及其在人脸检  
本文中人脸检测使用的方法是 haar Ada-  
Boost前提是要训练好级联分类器机器学习前要  
训练很多人脸数据本文采用从网上下载的 Yale  
大学的人脸数据库即将它们当做训练的正样本使  
该人脸数据库是由 Yale 大学的计算视觉与控  
制中心所创建其中涵盖了 15 名志愿者每人 11  
165 张头像照片本文使用其中的 133 张作  
为正样本其余 22 张用来做测试如图 所示:  
测中的运用  
ꢀꢀAdaboost 算法是通过 boosting 算法改进而来  
[1] boosting 算法是一种通用的学习算法2] 这  
一算法可以提升任意给定的学习算法的性能3]  
其思想源于 1984 Valiant 提出的可能近似正  
PCAProbably Approximately Correct 学习模  
收稿日期:2013 8  
作者简介程舰(1991 辽宁海城人大连海事大学计算机科学与技术系硕士研究生在读嵌入式系统方向.  

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