基于Web的人臉檢測跟蹤系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、信息數字化和網絡化的高速發(fā)展對國家以及社會生活安全提出了全新的要求。在這種環(huán)境下，傳統(tǒng)的安全技術顯得力不從心。而生物特征認證技術是解決信息化、數字化、網絡化社會安全問題的最好的辦法之一。常用的生物特征認證技術包括：人臉識別、虹膜識別、指紋識別、聲音識別、步態(tài)識別等。在眾多的生物特征認證技術中，人臉識別因具有獲取直接隱蔽、識別速度快、識別準確率高、安全性高、使用條件簡單，非侵犯性等特點，在公安、安防、銀行、計算機網絡信息安全等諸多領域內具

2、有廣闊的應用。 人臉識別研究工作一般分為三個過程：人臉檢測，面部特征定位以及人臉特征提取與識別。而人臉檢測是人臉識別過程中最為基礎和關鍵的環(huán)節(jié)。只有精準的定位人臉的位置，才能夠準確的識別人臉。 該文首先概述了目前國內外比較流行的幾種人臉檢測的算法，分析了各種算法的優(yōu)缺點，其中重點介紹了該文所構建人臉檢測系統(tǒng)所使用的算法—BoostedCascade人臉檢測算法。在利用BoostedCascade人臉檢測算法檢測出人臉后，

3、該文提出了一種對該算法的補充方案，即利用人臉膚色模型對檢測結果進行驗證，取得了較好的效果。同時，該文還介紹了運動物體跟蹤的相關技術。 該文的另一項主要工作是設計實現了構建于BoostedCascade算法之上，基于Web的人臉檢測跟蹤系統(tǒng)-FaceCatcher。FaceCatcher系統(tǒng)是復雜背景下單人臉檢測系統(tǒng)，使用普通PC攝像頭作為圖像采集設備，對人臉進行實時檢測和跟蹤。系統(tǒng)采用DirectShow技術實現了FaceCat

4、cher.axFilter，同時創(chuàng)建了對攝像頭采集的圖像幀進行控制和處理的GraphFilters鏈路；利用ActiveX組件技術，開發(fā)了FaceCatcher.ocxActiveX控件，使人臉檢測系統(tǒng)可以內嵌于Web網頁中；系統(tǒng)采用基于瀏覽器—服務器(Browser-Server)的架構，這樣的瘦客戶端的架構使系統(tǒng)更易于發(fā)布，以及使系統(tǒng)變得更容易擴展和維護。同時，在該文的最后給出了FaceCatcher系統(tǒng)的部分核心算法的代碼。