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毕业设计 视频图像中人脸的跟踪（共35页，16798字）
摘要
在智能化的人机交互过程和对计算机视觉的研究中，人脸可以提供大量有价值的信息。自动人脸检测与跟踪技术近年来成为了模式识别和计算机视觉方面的一个重要和热门的研究课题。
本文主要研究了视频图像序列中的人脸检测和跟踪技术及其实现。首先给出了人脸检测和跟踪算法的相关知识及其分类，然后详细介绍了本文中采用的人脸检测和跟踪算法，最后给出了设计和实验结果。本文的重点在于算法的设计，整个算法由人脸区域检测和人脸跟踪两个模块实现。人脸区域检测模块主要研究了肤色分割算法，并采用肤色检测算法进行人脸区域的定位；在人脸检测成功的基础上，人脸跟踪模块通过一阶差分运动估计，确定最大的搜索区域，在此区域使用直方图穷举算法来跟踪人脸。实验结果表明该系统能够对通过摄像机图像序列中的人脸进行准确的检测与跟踪，具有良好的性能和一定实际应用价值，可以被应用在视频监控系统中。
关键词:人脸检测 人脸跟踪 肤色 计算机视觉
目录
1. 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 人脸跟踪的研究进展和意义 2
1.2.1 国外人脸跟踪的研究进展 2
1.2.2 国内人脸跟踪的研究进展 2
1.3 涉及的学科和理论 3
1.4 人脸检测与跟踪难点 4
1.5 本文工作及内容安排 4
1.5.1 本文的主要工作 4
1.5.2 论文各章内容安排 5
2 人脸检测和跟踪技术的研究 6
2.1 人脸检测的基本概念和主要技术方法 6
2.1.1 人脸检测的基本概念 6
2.1.2 人脸检测的主要技术 6
2.1.3 基于知识的方法 6
2.1.4 特征不变的方法 7
2.1.5 模板匹配的方法 7
2.1.6 基于外观的方法 8
2.2 人脸跟踪的基本概念及主要技术 8
2.2.1 人脸跟踪的基本概念 8
2.2.2 人脸跟踪主要方法 9
2.3 关于OpenCV简单介绍 10
2.3.1 OpenCV 的特点 10
2.3.2 OpenCV 的函数体系 11
2.3.3 OpenCV在VC++6.0的一些重要配置 11
3 人脸检测和跟踪系统设计 14
3.1 人脸检测和跟踪系统的设计目标 14
3.2 系统的基本软件、硬件 14
3.3 人脸检测和跟踪的整体框架 14
3.4 关键技术方案和模块设计 15
3.4.1 视频图像捕获模块 15
3.4.2 人脸检测模块 17
3.4.3 人脸跟踪模块 22
4 总结和展望 28
4.1 本文工作总结 28
4.2 未来工作展望 28
致 谢 29
参考文献 30
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