人臉檢測跟蹤算法的研究與基于DaVinci的人臉檢測系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、隨著人工智能和計算機技術的發(fā)展，機器視覺研究取得了長足的進步，并引起了越來越多的關注，其研究成果被廣泛應用于國防建設、航空航海、醫(yī)藥衛(wèi)生、安全監(jiān)控等國民經(jīng)濟的各個領域。人臉檢測與跟蹤則是其中一個重要的應用方向。人臉檢測的目的是檢測某監(jiān)控區(qū)域內(nèi)是否存在人臉并確定人臉出現(xiàn)的位置、大小等信息；目標跟蹤的目的是對選中的目標進行軌跡的描述，涉及到目標特征的提取、目標的匹配等多個方面。 本文研究的主要目的是實現(xiàn)對視頻序列中人臉的實時監(jiān)控。系

2、統(tǒng)由檢測和跟蹤兩部分組成。檢測算法主要基于AdaBoost算法，通過分析AdaBoost算法，訓練得到正面人臉的級聯(lián)檢測器。本文的跟蹤算法主要基于CamShift算法。通過分析影響跟蹤不穩(wěn)定的原因，選用HSV顏色空間的H和S分量產(chǎn)生目標的二維顏色直方圖，并對其中的直方項進行歸并和加權處理，降低了目標區(qū)域中的非目標像素點對跟蹤結果造成的影響，使目標的二維顏色直方圖能更加準確地描述目標模式，從而在保持CamShift算法快速性的同時提高其跟

3、蹤魯棒性。然后，本文將檢測和跟蹤結合起來，在PC平臺上實現(xiàn)出能對QVGA視頻實時監(jiān)控的人臉檢測跟蹤系統(tǒng)。另外，本文還研究了TI DaVinci處理器的軟件開發(fā)，基于AdaBoost和改進的CamShift算法設計了基于DaVinci處理器的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)的模型。通過設計定點算法，將人臉檢測程序移植到DaVinci的C64x+DSP處理器上，利用編譯器優(yōu)化選項、Intrinsics、線性匯編、Cache對程序進行優(yōu)化，并根據(jù)xDAIS