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OpenCV的人脸检测识别及跟踪的研究
资料介绍
本文改进了Meanshift的人脸跟踪算法，在该算法引入自适应跟踪窗口，使其够连续准确地对目标进行跟踪，制作了训练系统框架，讨论了跟踪窗口的建立与管理，多目标的序贯跟踪，目标的对应问题，及目标队列的更新，并对比了不同人脸检测方法使用的样本集规模，在文中详细介绍了Adaboost分类器的训练原理及方法，训练分类器的详细设计过程并给出训练程序的代码。
本文中人脸算法的研究是基于OpenCV开源代码的。在OpenCV开源代码中设计了一些基础的数据类型和一些帮助数据类型，由于OpenCV的源代码完全开放，本文的研究中利用这套代码在PC上以Visual C++集成开发环境做平台搭建了一个基于OpenCV的人脸检测跟踪系统，最后就人脸检测率、误检率、检测速度、鲁棒性与文献[37]的方法进行了比较，对在采用Kalman滤波器前后的收敛次数进行了比较。测试结果表明，本文的人脸检测器检测率接近90%，同时具有较低的误检率，跟踪效果良好。
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| 基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪的研究.pdf | 15M |
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