计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
26期
157-161
,共5页
OpenCV%Adaboost算法%Camshift算法%Kalman滤波%人脸检测与跟踪
OpenCV%Adaboost算法%Camshift算法%Kalman濾波%人臉檢測與跟蹤
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随着社会公共安全体系的逐步完善,基于人脸的智能视频监控技术在安全监控、视频分析以及人机交互等场合发挥出越来越重要的作用.传统的Camshift算法虽然能快速地跟踪运动目标,但它不仅需要手动设定跟踪的对象,而且当跟踪对象遇到遮挡和相同颜色障碍物干扰时很容易丢失目标.针对上述问题,在OpenCV的基础上,采用Adaboost,Camshifl和Kalman滤波相融合的方法,实现了快速、自动和准确的人脸检测与跟踪.
隨著社會公共安全體繫的逐步完善,基于人臉的智能視頻鑑控技術在安全鑑控、視頻分析以及人機交互等場閤髮揮齣越來越重要的作用.傳統的Camshift算法雖然能快速地跟蹤運動目標,但它不僅需要手動設定跟蹤的對象,而且噹跟蹤對象遇到遮擋和相同顏色障礙物榦擾時很容易丟失目標.針對上述問題,在OpenCV的基礎上,採用Adaboost,Camshifl和Kalman濾波相融閤的方法,實現瞭快速、自動和準確的人臉檢測與跟蹤.
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