OpenCV实现的人脸跟踪识别系统研究

"本资源是一篇关于基于OpenCV的人脸跟踪识别系统的硕士学位论文，作者雷静，导师张向东，专业为交通信息工程及控制，完成于2010年1月1日。论文探讨了如何构建一个能够精确实时检测和跟踪彩色视频中人脸的系统，并进行身份识别，适用于安防系统如ATM监控和门禁系统。" 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，广泛用于图像处理和计算机视觉任务。该论文针对OpenCV库，设计并实现了一套人脸跟踪识别系统，旨在解决在复杂环境下的实时人脸识别问题。系统分为客户端和服务器两部分，分别负责人脸的检测与跟踪以及身份的识别。 客户端部分，论文对传统的CamShift跟踪算法进行了优化。CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法，通过不断调整窗口位置来追踪目标。论文中提到的改进可能包括使用形态学操作来增强人脸特征，以及分配多个跟踪器以应对多人脸跟踪的挑战，确保在视频流中同时跟踪多个人脸。 服务器端的核心是人脸识别，采用了Eigenface方法。Eigenface是一种基于PCA（主成分分析）的人脸识别技术，它通过降维和特征提取，将人脸图像转换成一组特征向量，然后在特征空间中进行比较以实现识别。论文中提到的策略是先将人脸图像分割成多个特征块，再对这些块应用Eigenface算法，以提高识别的准确性和鲁棒性。 此外，该系统还关注了在实际应用场景中的适应性，例如ATM监控和门禁系统，这些场景通常需要在不同光照条件和复杂背景下稳定地进行人脸识别和跟踪。因此，系统的设计和优化考虑了这些实际因素，以提供可靠和高效的服务。 关键词如“人脸检测”、“人脸跟踪”、“人脸识别”和“CamShift方法”揭示了论文的主要研究内容和技术路线。通过这些技术，该系统实现了对多人脸的实时跟踪和识别，为实际的安防监控提供了技术支持。