【摘 要】
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人脸检测是人脸识别的前期工作,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文研究的就是视频监控中
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人脸检测是人脸识别的前期工作,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文研究的就是视频监控中人脸的检测和跟踪技术。 对于人脸检测的研究,已经经历了由简单到复杂,由静态图像检测到视频实时检测的发展过程。由于人脸模式错综复杂、易受干扰,所以很多常用的人脸检测算法一般都存在计算量大、速度慢、误检率高的弱点。Viola于2001年提出的基于积分图像的AdaBoost方法,是目前人脸检测领域最先进的技术之一。在此基础上所构建的检测系统是第一个真正实时的人脸检测系统。该方法先利用“积分图”快速计算特征,构造弱分类器;然后通过AdaBoost学习算法,从得到的大量弱分类器中,产生一个高效的强分类器;最后采用级联方式将单个的强分类器再合成为一个更加复杂的层叠分类器,使图像背景区域快速地丢弃,保证了检测速度。 作为人脸检测领域一种新兴技术,AdaBoost方法还存在一些缺陷。我们在研究中发现,虽然它具有很强的实时性,但在真实场景下的人脸检测率、错检率等方面还有待提高,检测中会出现很多错判和重复的检测结果。因此
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