计算机视觉：人体检测跟踪与人脸识别新方法

"基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究" 本文主要探讨了计算机视觉中的关键问题——基于图像的人体检测跟踪和人脸识别技术，并介绍了相应的解决策略。在人体检测方面，研究中提出了一种基于二次连通域处理的方法。该方法通过三帧差法提取运动目标，然后利用数学形态学的膨胀腐蚀处理，再用四方向连接法和连通域三次扫描标记法去除图像中的空洞和噪声，最后结合HOG特征和Adaboost训练的分类器来识别人体。这种方法提高了检测的准确性和鲁棒性，尤其在复杂背景下仍能有效工作。 在人体跟踪环节，文章介绍了改进的Meanshift算法。此方法通过判断跟踪区域的背景或前景性质来设置权重系数，同时精确到运动人体，结合卡尔曼滤波器预测人体的运动方向，从而增强了跟踪的准确性，减少了因背景干扰导致的误差。 光照预处理是人脸识别的关键步骤。本文提出了一种改进的高斯差分滤波方法，调整滤波器参数使其适应椭圆形，更好地匹配人脸的面部特征，提高在不同光照条件下的预处理效果，从而提升了人脸识别的准确率和降低误识率。 在人脸识别部分，研究采用Adaboost融合2DLDA（二维线性判别分析）和E2DLDA（增强二维线性判别分析）的方法。2DLDA侧重于垂直方向的判别信息，而E2DLDA关注水平方向的信息。通过Adaboost，这两个方向的信息得以有效融合，实现了更优的识别性能。 这些方法不仅深化了计算机视觉理论研究，而且在实际应用如图像处理、智能监控、智能汽车等领域具有广阔的应用前景。通过解决人体检测跟踪和人脸识别中的挑战，本文为提升计算机视觉系统的效能提供了新的思路和技术支持。