AdaBoost与Kalman算法：高效实时人眼检测与跟踪

本文主要探讨了"基于AdaBoost和Kalman算法的人眼检测与跟踪"这一研究主题，发表于2010年的《南京大学学报（自然科学）》第46卷第6期。作者严超、王元庆和张兆扬针对自由立体显示装置中人眼位置的精确探测与实时跟踪提出了创新的方法。人眼检测在自由立体显示系统中扮演着关键角色，它具有重要的学术和社会价值，因此近年来成为了模式识别领域的研究热点。 该新方法的核心策略是采用"人脸检测—人眼定位"的两阶段流程。首先，利用连续AdaBoost算法对图像进行逐像素扫描，这一算法以其高效和准确性，在人脸检测上完成了初步定位任务，同时也在人眼位置进行初步标定。连续AdaBoost算法的优势在于能够处理复杂的图像特征，提高定位的精度。 接着，作者们进一步利用连续AdaBoost算法在初步标定的位置附近进行人眼的精细定位，确保定位结果的可靠性。这种方法不仅考虑了全局特征，还注重局部细节，提高了定位的精确度。 最后，文章引入了Kalman滤波器，这是一种用于估计动态系统的状态的数学工具，对已经检测到的人眼位置进行实时跟踪。通过Kalman算法，可以预测人眼在后续帧中的可能位置，从而优化检测策略，提前锁定可能区域，显著提升了检测效率。 在实验条件下，当系统运行在Windows XP、Pentium IV处理器、512MB内存、2.4GHz频率下，处理640X480分辨率的连续视频时，人眼检测率达到了93.5%，平均检测时间小于10毫秒/帧，充分证明了方法的实时性。此外，该算法还展现出对人脸表情变化和微角度倾斜的鲁棒性，意味着即使在复杂环境中也能保持稳定的性能。 这篇论文不仅介绍了基于AdaBoost和Kalman算法的人眼检测技术，还展示了其实战应用的性能优势，对于提升自由立体显示装置的人眼跟踪精度和实时性具有重要意义。