人臉檢測(cè)跟蹤算法的研究與基于DaVinci的人臉檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并引起了越來(lái)越多的關(guān)注，其研究成果被廣泛應(yīng)用于國(guó)防建設(shè)、航空航海、醫(yī)藥衛(wèi)生、安全監(jiān)控等國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。人臉檢測(cè)與跟蹤則是其中一個(gè)重要的應(yīng)用方向。人臉檢測(cè)的目的是檢測(cè)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(biāo)跟蹤的目的是對(duì)選中的目標(biāo)進(jìn)行軌跡的描述，涉及到目標(biāo)特征的提取、目標(biāo)的匹配等多個(gè)方面。 本文研究的主要目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻序列中人臉的實(shí)時(shí)監(jiān)控。系

2、統(tǒng)由檢測(cè)和跟蹤兩部分組成。檢測(cè)算法主要基于AdaBoost算法，通過(guò)分析AdaBoost算法，訓(xùn)練得到正面人臉的級(jí)聯(lián)檢測(cè)器。本文的跟蹤算法主要基于CamShift算法。通過(guò)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(biāo)的二維顏色直方圖，并對(duì)其中的直方項(xiàng)進(jìn)行歸并和加權(quán)處理，降低了目標(biāo)區(qū)域中的非目標(biāo)像素點(diǎn)對(duì)跟蹤結(jié)果造成的影響，使目標(biāo)的二維顏色直方圖能更加準(zhǔn)確地描述目標(biāo)模式，從而在保持CamShift算法快速性的同時(shí)提高其跟

3、蹤魯棒性。然后，本文將檢測(cè)和跟蹤結(jié)合起來(lái)，在PC平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)出能對(duì)QVGA視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控的人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)。另外，本文還研究了TI DaVinci處理器的軟件開(kāi)發(fā)，基于AdaBoost和改進(jìn)的CamShift算法設(shè)計(jì)了基于DaVinci處理器的人臉檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)的模型。通過(guò)設(shè)計(jì)定點(diǎn)算法，將人臉檢測(cè)程序移植到DaVinci的C64x+DSP處理器上，利用編譯器優(yōu)化選項(xiàng)、Intrinsics、線性匯編、Cache對(duì)程序進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)xDAIS