OpenCV实现的人脸检测识别与跟踪技术研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于OpenCV的人脸检测、识别和跟踪技术，由武汉理工大学的刘文达撰写，导师为胡荣强，专业为控制科学与工程。文章详细介绍了人脸识别技术的现状、常见方法，特别是基于AdaBoost的实时人脸检测算法，以及Meanshift跟踪算法的改进。此外，论文还涉及了卡尔曼滤波器在目标估计中的应用，以及OpenCV库在系统实现中的角色。" 在计算机视觉和模式识别领域，人脸检测、识别和跟踪是关键的技术。OpenCV库提供了一套强大的工具来处理这些问题。论文中，作者首先概述了人脸识别技术的发展和应用，包括在图像检索、视频监控、人脸识别和人机交互中的重要性。 人脸检测通常依赖于机器学习算法，如AdaBoost，它通过集成多个弱分类器形成强分类器。论文深入讨论了AdaBoost的机制，特别是Viola等人提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法，该算法利用Harr-like特征和积分图来加速计算，通过Cascade策略优化检测速度，实现了高效的人脸检测。 在人脸识别部分，论文虽然没有详细展开，但提到了常见的方法，并对它们的优缺点进行了分析。接着，论文转向人脸跟踪，重点研究了Meanshift算法，并结合卡尔曼滤波器以提升跟踪精度和鲁棒性。作者还对Meanshift算法进行了改进，引入了自适应跟踪窗口，解决了目标对应和多目标跟踪的问题。 论文的实验部分展示了基于OpenCV实现的人脸检测跟踪系统，使用Visual C++作为开发环境。系统在检测率、误检率、检测速度和鲁棒性方面表现良好，与文献【37】的方法进行了比较，且分析了采用卡尔曼滤波器前后收敛次数的变化。 关键词揭示了论文的核心内容：AdaBoost分类器，Cascade结构，以及Meanshift人脸跟踪，这些都是人脸识别和跟踪领域的关键技术。通过OpenCV开源库，研究者能够构建自己的人脸检测和跟踪系统，进一步推动相关技术的发展。