视频中的人脸检测定位与跟踪识别毕业论文
人脸识别论文
中文摘要摘要人脸识别技术属于生物验证的一种，在身份验证领域日益发挥重要作用，具有十分广泛的应用前景。
人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。
人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。
如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域，新的算法不断被提出，不过由于人脸的复杂性，目前尚不能找到一个完美的算法。
在不同应用环境下，有不同的算法，本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究，论文的主要工作如下：本文首先对人脸识别的任务提出了要求并阐述了其难点，结合其实现难度，提出一个能教快速的识别出图片中人脸的基于肤色的人脸检测算法，由于其一般适用性本文使用了RGB色彩空间，本算法将三维RGB空间映射为两维独立分布的空间。
在二维空间下，肤色类聚性好且符合高斯分布，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。
非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近，所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域，经过形态学处理和限制长宽比之后，可得到人脸区域。
在确定人脸区域后，我们需要在原图上对人脸区域进行标记，这里可通过找到一些关键点，作出矩形框标记人脸区域关键字:人脸识别,肤色检测,色彩空间,高斯分布，人脸检测- I -Abstract（英文摘要）AbstractFace recognition technology is biological validation of an increasingly important role in the field of authentication, a very wide range of applications. Face detection and face recognition technology positioning problem is to be solved first. Face detection algorithm is an efficient, one of the key technologies of automatic face recognition system. Now face detection has become a hot area of research, new algorithms constantly being made, but because of the complexity of the human face, is still unable to find a perfect algorithm. In different environments, there are different algorithms, this paper applies to video Face Detection conducted a study, the main work of this thesis is as follows:This paper proposes a face recognition task requirements and described its difficulties, combined with the difficulty of its implementation, proposes a can teach quickly identify the faces in the pictures Face detection algorithm based on skin color, because of its general applicability as used herein, the RGB color space, thisthree-dimensional RGB space mapping algorithm is a two-dimensional space of independent distribution. In two-dimensional space, color clustering is good and in line with the Gaussian distribution, the use of artificial threshold method to separate color and non-color area, forming a binary image.Non-skin area, there are still some regions may have similar color and skin color, the image thresholding is still there after part false color region, after morphological and restrictions aspect ratio obtained face region.In determining the face region, we need to face in the picture area mark, there may be some of the key points by finding made rectangle marked face regionKeywords: face recognition, color detection, color space, the Gaussian distribution, face detection- II -目录目录摘要 (I)ABSTRACT（英文摘要） (Ⅱ)目录 (Ⅲ)第一章绪论 (1)第二章需求分析 (3)2.1任务概述 (3)2.1.1 人脸识别完成的主要目标 (3)2.2需求规定 (3)2.2.1 对功能的规定 (3)第三章基于肤色检测的人脸识别及实现 (4)3.1人脸肤色建模 (4)3.1.1 色彩空间 (4)3.1.2 图片的修正处理 (5)3.1.3 人脸肤色模型 (5)3.1.4 特征的确定 (13)3.2各功能模块的实现 (14)3.2.1 打开图像模块 (14)3.2.2 脸和头发识别模块 (16)3.2.3 标记模块 (17)3.2.4 特征提取模块 (24)附录 (39)结束语 (63)参考文献 (64)致谢 (65)- III -第一章绪论第一章绪论随着科学技术的进步和社会的发展,对快速、有效辨别人身的需求越来越迫切。
视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术研究
视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术研究随着国家安全意识的提升以及社会治安问题的不断加剧，视频监控系统的应用越来越广泛。
而人脸识别与跟踪技术作为视频监控系统的一个重要组成部分，更是得到了越来越多的重视和研究。
本文将围绕视频监控系统中的人脸识别与跟踪技术展开探讨。
一、人脸识别技术的研究现状人脸识别技术是指在摄像头或摄像机采集到人脸图像后，经过计算机处理和算法分析，识别出图像中的人脸，并进行身份信息的确认。
目前，人脸识别技术在安防领域的应用已经比较广泛，如机场、车站、商场、银行等场所的出入口处的人脸识别门禁系统，或是公安部门的追踪犯罪分子和寻找失踪人员等。
随着技术的不断进步，人脸识别技术也有了更好的发展。
现有的人脸识别技术主要有三种：特征点法、基于模型的方法和深度学习方法。
特征点法是指对人脸图像中固定的特定点进行分析和识别，如眼睛、嘴巴等特征点。
基于模型的方法是指通过对训练的数据进行学习和模型构建，来实现对人脸的快速准确识别。
而深度学习方法则是运用深度神经网络对人脸图像进行学习和特征提取，实现更为准确的人脸识别。
二、人脸跟踪技术的研究现状人脸识别技术的出现虽然可以识别出摄像头画面中的人脸，但并不能在视频中对某个人的行动轨迹进行追踪。
为此，人脸跟踪技术应运而生。
人脸跟踪技术是指在人脸识别的基础上，对某个人的位置和运动轨迹进行跟踪。
主要应用于公共场所的安防监控和人流量统计等领域。
目前，人脸跟踪技术主要有两种方法：基于目标检测的跟踪方法和基于运动模型的跟踪方法。
基于目标检测的跟踪方法是指通过对目标进行检测和识别，得到目标位置信息后，运用多种算法进行跟踪。
而基于运动模型的跟踪方法则是基于目标的运动模型进行估计和跟踪，通常会分为单个目标跟踪和多目标跟踪两种类型。
三、人脸识别与跟踪技术的应用前景随着人脸识别与跟踪技术的不断完善，其在各领域的应用前景也越来越广泛。
首先，在品牌商展示推广中，可以采用人脸识别与跟踪技术，实现根据顾客年龄、性别等信息，推荐个性化的产品和服务。
基于视频人脸识别跟踪监测与识别系统的研究与实现24
基于视频人脸识别跟踪监测与识别系统的研究与实现摘要随着现代科技的快速发展，生活智能化程度不断提高。
各种智能型系统已被应用到各行各业。
在众多智能系统中，自动身份认证系统由于其应用范围广，在业界已受到极大的关注。
特别是基于人脸识别的身份认证系统，比起基于指纹和虹膜的认证系统。
人脸识别是对于输入的人脸图像或视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个人脸中所蕴含的特征，并将其中与已知人脸库中的人脸图像进行对比，从而可以得到识别结果。
由此可见，一个完整的人脸识别过程应该包括人脸检测和人脸识别两大部分。
人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年来成为模式识别与计算机视觉领域内一项是受到普遍重视、研究十分活跃的课题，已经广泛应用于各种不同领域中。
人脸检测技术的研究，由于受到背景、姿态、尺寸、光照以及检测时间等的影响，大部分算法都是在一定的约束条件下提出的。
人脸识别技术因其在安全验证系统、信用卡验证、档案管理、视频会议、罪犯识别、医学等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本系统采用摄像头获取动态人脸图像预处理、人脸检测和定位、特征匹配实现了人脸识别；也可以采用静态图片人脸定位。
关键词：人脸检测；人脸识别；定位；目录1 前言 31.1 课题来源 31.2人脸识别技术的研究意义 3 1.2.1富有挑战性的课题 31.2.2研究背景与意义 32 系统需求分析和方案选择11 2.1可行性分析 112.1.1技术可行性122.1.2 操作可行性122.2需求分析122.2.1应用程序的功能需求分析12 2.2.2开发环境需求分析132.2.3运行环境需求分析2.3预处理方案选择142.3.1设计方案原则的选择14 2.3.2图像文件格式选择14 2.3.3开发工具选择 142.3.4算法分析选择3 系统的概要设计141 前言1.1 课题来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
人脸识别毕业设计论文
人脸识别毕业设计论文人脸识别毕业设计论文人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人脸支付、智能手机解锁等。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
首先，系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域，并将其与背景进行分离。
然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对。
最后，通过与数据库中的特征向量进行匹配，确定输入人脸的身份。
二、人脸识别技术的应用1. 安全监控领域人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的监控摄像头只能提供实时影像，但无法对监控区域进行有效的识别和分析。
而引入人脸识别技术后，监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等，并及时报警。
这种技术的应用可以大大提高安全监控的效率和准确性。
2. 人脸支付领域随着移动支付的普及，人脸支付成为一种便捷的支付方式。
通过人脸识别技术，用户可以在手机上进行人脸扫描，完成支付过程。
相比传统的密码支付方式，人脸支付更加安全和便利，无需记忆复杂的密码，同时也减少了密码被盗用的风险。
3. 智能手机解锁领域人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。
用户只需将手机对准自己的脸部，系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。
相比传统的密码解锁方式，人脸解锁更加方便快捷，同时也提高了手机的安全性。
三、人脸识别技术的挑战与未来发展虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果，但仍然存在一些挑战。
首先，光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响，需要进一步改进算法以提高识别率。
其次，隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。
人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私，需要加强数据保护和合规管理。
未来，人脸识别技术仍有很大的发展空间。
一方面，随着硬件设备的不断升级，如高清摄像头、深度摄像头等，人脸图像的采集质量将得到提高，进而提高人脸识别的准确性。
基于视频分析的人脸识别技术研究与应用
基于视频分析的人脸识别技术研究与应用随着智能化技术的不断发展，人脸识别技术的应用场景也越来越广泛。
基于视频分析的人脸识别技术则是其中一种较为先进的技术，它能够在复杂的场景中实现高精度的人脸检测和识别。
本文将通过对基于视频分析的人脸识别技术进行研究，探讨其技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
一、技术原理基于视频分析的人脸识别技术主要包括三个方面的内容：人脸检测、人脸识别和跟踪。
其中，人脸检测是整个过程的第一步，也是最为基础的一步。
它通过分析视频图像中的像素信息，识别出可能包含人脸的区域，并将其标记出来。
一旦完成了人脸检测，接下来就是进入人脸识别的流程。
在此过程中，机器会将人脸图像中的特征进行提取，并且与已经存在的人脸数据库进行匹配。
如果与某一张人脸数据库的图像匹配成功，就说明此人脸识别成功。
随着人脸识别技术的不断发展，一些新的技术，如活体检测等，也在进一步提高人脸识别的精度和安全性。
二、应用场景基于视频分析的人脸识别技术拥有广泛的应用场景。
首先，它可以用于公共场所的人员出入管理，如机场、火车站等涉及大型人流量的场合。
其次，它也可以应用于金融、保险等行业的身份验证，确保交易和保单签署的安全性。
另外，基于视频分析的人脸识别技术还可以用于人脸采集和比对，有望取代传统上人工进行身份认证的工作。
三、未来发展趋势基于视频分析的人脸识别技术的未来发展趋势主要体现在以下三个方面：1.更加精准的人脸检测和识别技术。
目前的人脸识别算法仍有一定的误差率，真正达到100%的识别精度还需进一步提高。
2.更加广泛的应用场景。
除了公共场所的人员出入管理和金融行业的身份验证外，基于视频分析的人脸识别技术将会在新的领域得到使用，如医疗领域，军事领域等。
3.更加安全的人脸识别技术。
如何防止人脸识别技术被破解并降低信息泄露的风险，将是未来需要攻克的重要难题之一。
四、结语总之，基于视频分析的人脸识别技术的发展已经成为智能化技术发展的一个新趋势。
人脸图像识别与跟踪技术在视频监控领域中的应用研究
人脸图像识别与跟踪技术在视频监控领域中的应用研究摘要：随着科技的快速发展，人脸图像识别和跟踪技术在视频监控领域中扮演着越来越重要的角色。
本文重点研究了人脸图像识别和跟踪技术在视频监控中的应用，并探讨了该技术在改善安全性和提高监控效率方面的潜在影响。
本研究以综述和分析的形式，对人脸图像识别和跟踪技术在视频监控领域中的应用进行了全面的介绍和讨论。
引言：在当今社会，视频监控系统广泛应用于公共安全领域，旨在增强安全性和减少犯罪行为。
然而，传统的视频监控系统往往面临着大量的监控摄像头和视频素材，导致安全人员几乎无法有效分析和追踪所有图像。
为了解决这一问题，人脸图像识别与跟踪技术应运而生，并在视频监控领域中展现广阔的应用前景。
一、人脸图像识别技术的发展人脸图像识别技术是一种用于自动检测、识别和分类人脸图像的技术。
随着图像处理和模式识别领域的不断发展，人脸识别技术取得了巨大的进展。
目前，人脸识别技术主要包括面部检测、面部对齐、特征提取和匹配识别四个阶段。
该技术主要基于人脸的几何结构、纹理特征以及深度学习等方法进行。
二、人脸跟踪技术的发展人脸跟踪技术是指在连续的视频帧中准确地跟踪一个或多个人脸区域的技术。
它是在摄像机中检测和定位人脸的过程中进行的。
传统的人脸跟踪方法主要包括基于模板匹配、基于学习的方法以及基于粒子滤波器等。
然而，由于光照变化、角度变化以及人脸相似度等问题，传统的人脸跟踪方法在实际应用中存在一定的局限性。
三、人脸图像识别与跟踪在视频监控中的应用1. 犯罪预警和调查：人脸图像识别技术可以通过匹配监控摄像头捕捉到的人脸与犯罪人员的图像数据库，快速进行身份认证和警报。
同时，人脸跟踪技术可以帮助安全人员追踪和监视嫌疑人的动态位置，为犯罪调查提供重要线索。
2. 边界检测和访客管理：通过人脸图像识别技术，可以实时识别和跟踪进入特定区域的人员。
例如，对于高度安保的机构和政府机关，该技术可以帮助管理人员及时了解新访客的身份并采取相应的安全措施。
人脸识别毕业论文
人脸识别毕业论文人脸识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它不仅广泛应用于安全领域，如身份验证和视频监控，还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和潜在的问题。
首先，我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过对人脸进行采集、提取和比对，来判断一个人的身份。
在人脸识别过程中，首先需要对人脸进行采集，通常是通过摄像头获取人脸图像。
然后，通过图像处理算法，提取人脸的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。
最后，将提取到的特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，以确定身份。
人脸识别技术在安全领域中得到了广泛应用。
例如，许多机场和边境检查站使用人脸识别技术来加强边境安全和打击恐怖主义。
此外，许多公司和政府机构也使用人脸识别技术来进行员工考勤和门禁控制。
人脸识别技术的高精度和高效率使其成为安全领域中的重要工具。
除了安全领域，人脸识别技术还在商业和娱乐领域中得到了广泛应用。
许多手机和电脑都配备了人脸识别解锁功能，使用户可以方便而安全地解锁设备。
此外，一些社交媒体平台也使用人脸识别技术来进行人脸标记和面部识别，以提供更好的用户体验。
然而，人脸识别技术也存在一些潜在的问题。
首先，隐私问题是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
由于人脸识别技术需要收集和存储大量的人脸数据，这可能导致个人隐私泄露的风险。
此外，人脸识别技术的准确性也存在一定的局限性。
例如，当人脸图像受到光线、角度和遮挡等因素的影响时，人脸识别系统可能无法正确识别。
为了解决这些问题，研究人员正在不断改进人脸识别技术。
他们通过改进图像处理算法和模型训练方法，提高了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
此外，一些法律和政策也被制定，以保护个人隐私和规范人脸识别技术的使用。
总结起来，人脸识别技术在安全、商业和娱乐领域中发挥着重要作用。
它通过采集、提取和比对人脸特征，来判断一个人的身份。
然而，人脸识别技术也面临着隐私和准确性等问题。
人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别
人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别随着科技的快速发展和人们对社会安全的关注，视频监控系统在各行各业得到广泛应用。
人脸识别技术作为视频监控系统中的一种重要技术，具有实时目标跟踪与识别的能力，极大地提高了监控系统的效率和准确性。
实时目标跟踪是视频监控系统中一项关键技术，其作用是在监控画面中准确地跟踪特定的目标。
人脸识别技术通过分析和比对监控画面中的人脸特征，能够有效地识别出要跟踪的目标。
这种技术能够应用于各种场景，如安防、交通管理、人员布控等。
首先，人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别方面具有高准确性。
传统的目标跟踪技术往往受到光线、角度、遮挡等因素的限制，容易出现跟踪丢失的情况。
而人脸识别技术通过对人脸图像进行高精度的比对和匹配，能够准确地跟踪目标并及时报警。
这种高准确性的识别技术保证了监控系统的有效性，提高了安全管理的效果。
其次，人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别方面具有高效率。
传统的人工目标跟踪方法需要依赖专业人员进行操作，耗费时间和精力。
而人脸识别技术可以自动地在监控画面中进行目标跟踪和识别，无需人工干预，节省了大量的人力资源。
同时，人脸识别技术的快速响应能力使其可以在瞬息万变的监控场景中迅速捕捉目标，并通过系统自动化的报警机制进行处理，提高了反应速度和处理效率。
此外，人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别方面还具有广泛的应用前景。
随着社会的不断发展，安全管理需求不断增加，人脸识别技术将被广泛应用于各个领域。
例如，在交通管理中，人脸识别技术可以识别交通违规者，提高交通安全管理的效果；在人员布控中，人脸识别技术可以对特定人员进行实时跟踪识别，提高犯罪侦查的效率。
人脸识别技术的应用前景十分广泛，将为社会的安全管理提供更多的选择。
然而，人脸识别技术在视频监控系统中的实时目标跟踪与识别方面还存在一些挑战。
首先，由于视频监控系统中的画面质量和角度变化较大，人脸识别技术需要具备较高的鲁棒性，以适应各种环境和条件下的目标跟踪与识别。
人脸识别毕业设计论文
人脸识别毕业设计论文人脸识别技术是一种通过计算机进行人脸的检测、分析和识别的技术。
随着计算机技术的不断发展和应用的广泛，人脸识别技术被广泛应用于安全监控、刑侦破案、人机交互等领域。
本文将对人脸识别技术的原理、应用和发展前景进行研究和分析。
首先，人脸识别技术的原理主要分为三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
在人脸检测的过程中，通过对图像的分析和处理，确定图像中是否存在人脸。
接下来，在人脸特征提取的过程中，通过对检测到的人脸进行分析，提取出人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴等特征点的位置和尺寸。
最后，在人脸匹配的过程中，将提取到的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比较和匹配，以确定人脸的身份。
其次，人脸识别技术在实际应用中有广泛的应用前景。
首先，在安全监控领域，人脸识别技术可以应用于公共场所的出入口监控、机场、地铁等重要区域的安全检测等场景，提高安全性和便利性。
另外，人脸识别技术在刑侦破案方面也有重要的应用价值，可以帮助警方通过监控录像等材料，确定犯罪嫌疑人的身份，加快案件的破案速度。
此外，人脸识别技术还可以应用于人机交互领域，实现面部表情识别、情绪识别等，为用户提供更加智能化、个性化的服务。
最后，人脸识别技术还面临一些挑战和问题。
首先，人脸识别技术需要大量的样本数据进行训练和学习，但目前公开的人脸库很少，导致训练的准确度和鲁棒性较低。
另外，人脸识别技术在复杂环境下的识别准确度也存在一定的问题，如光线、角度、表情等因素的干扰。
此外，人脸识别技术的安全性也是一个值得关注的问题，例如人脸合成、伪造等攻击手段的出现，可能影响识别系统的准确性和可靠性。
总的来说，人脸识别技术是一种具有广泛应用前景的技术，在安全监控、刑侦破案和人机交互等领域都有重要的应用价值。
但在实际应用中，还需要进一步解决技术上的问题和挑战，提高人脸识别技术的准确性、鲁棒性和安全性，以更好地满足社会需求，并推动技术的进一步发展。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
视频中的人脸检测定位与跟踪识别（1）
视频中的人脸检测定位与跟踪识别华见华见 张祥张祥张祥 龚小彪龚小彪龚小彪（西南交通大学信息科学与技术学院，四川 成都成都 610031 610031 610031））摘要人脸检测定位跟踪作为生物特征识别的一项重要技术，其应用相当广泛。
人脸检测定位跟踪的方法有很多，为了实现视频中彩色图像人脸的精确定位，本文采用了一种基于肤色模型、肤色分割处理的人脸定位算法。
肤色分割处理的人脸定位算法。
通过建立肤色模型，通过建立肤色模型，通过建立肤色模型，经自适应阈值的二值化处理后，经自适应阈值的二值化处理后，经自适应阈值的二值化处理后，再进行再进行肤色分割，肤色分割，将非人脸区域去除；将非人脸区域去除；将非人脸区域去除；最终利用眼睛特征定位人脸。
最终利用眼睛特征定位人脸。
最终利用眼睛特征定位人脸。
实验结果表明，实验结果表明，该算法对于复杂背景下的彩色图像中的人脸正面定位和人脸转动一定角度后定位都有较好效果。
杂背景下的彩色图像中的人脸正面定位和人脸转动一定角度后定位都有较好效果。
关键字：人脸检测跟踪；人脸检测跟踪； 肤色建模；肤色建模； 二值化；二值化；Face Detection And Tracking Identification In The Video HuaJian Zhang Xiang Gong Xiaobiao （School of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China ）AbstractFace Face detection detection detection positioning positioning and and tracking tracking tracking as as as a a a biological biological biological feature feature feature recognition recognition recognition is is is an an an important important technique, it is widely used in many aspects. In this article, in order to localize the human face in color color images captured images captured from from the the the video video video accurately, accurately, accurately, a a a human human human face face face localization localization localization algorithm algorithm algorithm based based based on on skin module and skin color segmentation was presented. Firstly, we build the skin module. Then, the the non-face non-face non-face region region region was was was removed removed removed in in in color color color image image image after after after binary binary binary image image image processing processing processing with with with adaptive adaptive threshold and the skin color segmentation. And finally the human face was localized by using the characteristic the eyes Experiments show that the algorithm is effective to localize the human front face and the face after turning an angle in color images under complex background. key words: face detection and tracking; skin module; enbinary 目录第1章绪论 ...................................................................................................................... 3 1.1 1.1 课题研究背景与意义课题研究背景与意义 (3)1.2 1.2 国内外研究状况国内外研究状况 (4)1.3 1.3 人脸检测与跟踪的难点人脸检测与跟踪的难点 (4)1.4 1.4 主要研究内容及章节安排主要研究内容及章节安排 (5)第2章人脸检测和跟踪的主要方法 (6)2.1 2.1 人脸检测的方法人脸检测的方法 (6)2.2 2.2 基于肤色的检测方法基于肤色的检测方法 (7)2.2.1 RGB 模型模型.................................................................................................. 7 2.2.2 YCbCr(YUV)2.2.2 YCbCr(YUV)格式格式 (8)2.2.3 HSV 2.2.3 HSV（色调（色调（色调//饱和度饱和度//强度）模型强度）模型................................................................ 8 2.3 2.3 基于启发式模型的方法基于启发式模型的方法 (9)2.3.1 2.3.1 基于知识的方法基于知识的方法......................................................................................10 2.3.2 2.3.2 基于局部特征的方法基于局部特征的方法...............................................................................10 2.3.3 2.3.3 基于模板的方法基于模板的方法......................................................................................10 2.3.4 2.3.4 基于统计模型方法基于统计模型方法 .................................................................................. 11 2.4 2.4 人脸跟踪的方法人脸跟踪的方法 ................................................................................................ 11 2.4.1 2.4.1 基于特征检测方法的人脸跟踪基于特征检测方法的人脸跟踪.................................................................12 2.4.2 2.4.2 基于模型的人脸跟踪基于模型的人脸跟踪...............................................................................12 2.5 2.5 本章小结本章小结...........................................................................................................14 第3章基于肤色模型的单图片人脸检测 ...........................................................................15 3.1 3.1 基于肤色的人脸定位基于肤色的人脸定位 .........................................................................................15 3.2 RGB 到YCrCb 色彩模型的转换色彩模型的转换............................................................................15 3.3 3.3 人脸肤色模型和二值化人脸肤色模型和二值化......................................................................................16 3.4 3.4 后处理后处理 ..............................................................................................................19 3.5 3.5 人脸定位人脸定位...........................................................................................................19 3.6 3.6 本章小结本章小结...........................................................................................................20 第4章基于肤色模型视频中的人脸检测 ...........................................................................21 4.1算法流程 ...........................................................................................................21 4.2 4.2 图像差分——运动目标提取图像差分——运动目标提取图像差分——运动目标提取.............................................................................21 4.3 4.3 模型建立和光补偿模型建立和光补偿.............................................................................................22 4.4 4.4 眼部特征检测眼部特征检测....................................................................................................24 4.5 4.5 本章小结本章小结...........................................................................................................25 第5章 总结 ...................................................................................................................25 参考文献.........................................................................................................................26 第1章绪论1.1 课题研究背景与意义近年来，随着计算机技术和数字信号处理技术的迅猛发展，人们用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，且利用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这就是计算机视觉技术的起源。
基于视频图像的人脸识别与跟踪探析
• 72•单片机技术虚拟仿真平台，以项目驱动的教学模式引导学生完成项目设计，并最终做出实物作品。
基于仿真技术的项目驱动式教学，教学互动性强，仿真实验与设计灵活，仿真效果接近工程实际，没有实验条件的制约，可以极大地激发学生的学习兴趣，拓展学习思路，为学生探索式、主动式自主学习提供可靠的帮助与平台，促进了第二课堂建设，提高了教学质量。
（3）制定了配套的教学大纲、项目教学活页，实行新的成绩评定办法。
为单片机项目教学制定了新的教学大纲，提出了新的培养目标，更加侧重于工程素养与实践技能的培养。
教学过程中以项目教学活页的方式规范教学行为，以项目执行的过程考评及项目结题鉴定的方式进行课程考核，保障教学质量。
成绩评定：平时出勤10%，项目结题鉴定总评成绩（教学活页成绩、答辩成绩、实物成绩、设计报告成绩）50%，期末考试40%。
（4）形成了单片机仿真设计竞赛的工作计划与培训方案。
Proteus 平台单片机项目式教学，为实现与江西省大学生电子电路Proteus 仿真设计竞赛等第二课堂科技活动完美对接提供良好的支持，以Proteus 仿真平台为依托，通过单片机课堂提出的课外拓展性学习项目，将教学行为顺利延伸到课外，让电子竞赛培训工作贯穿到平时的单片机教学中，使Proteus 仿真设计竞赛成为我院一项常规赛事，形成了成熟的工作计划与培训方案。
实施效果：通过几轮单片机项目式教学实践，主要有08、09、10、11、12、13、14级电信、电气﹑应电等专业的本科专科学生，约3000人。
这期间学生在参加国家、省的电子设计竞赛、单片机仿真赛中，表现优异，多次获得省一等奖、二等奖、国家赛三等奖等。
连续三年有学生获得省级单片机仿真技能竞赛一等奖，连续6年有学生获得江西省电子设计赛一等奖。
2018年12月获省级电子设计竞赛一等奖2项，国家级电子设计综合赛省一等奖1项，其他奖项若干。
6 结论依托现代计算机的虚拟仿真技术，立足于我院的实际教学条件和需要，根据单片机课程的特点，以项目为载体，借助电子仿真平台，利用编写的《Proteus 平台单片机项目式教程》项目教材和项目教学活页开展单片机技术项目驱动式教学，可以有效解决我院单片机实验实践教学不足的现实问题，解决传统单片机教学抽象难懂、理论与实践脱节等诸多问题，真正做到“以学生为主体，以项目为中心促进教和学”，提高教学质量，促进学生竞赛获奖。
视频监控中的人脸检测与识别研究
视频监控中的人脸检测与识别研究近年来，随着科技的快速发展，视频监控在我们的生活中得到了广泛应用。
人脸检测与识别技术作为其中的一个重要应用，正逐渐展现出其巨大的潜力。
本文将对视频监控中的人脸检测与识别进行研究，并探讨其在不同领域中的应用及其发展前景。
1. 人脸检测与识别技术的背景和意义人脸检测与识别技术是一个基于图像处理和模式识别的领域，其目标是从一张图像或一段视频中准确地检测和识别出人脸。
此技术的广泛应用足以证明其在安全、社会管理、商业领域等方面的重要性。
首先，人脸检测与识别技术在安全领域起到了重要作用。
例如，在公共场所设置视频监控摄像头，并通过人脸检测与识别技术对人员身份进行验证，可以有效防范和打击犯罪行为。
此外，在边境安全管理中，人脸识别技术可以迅速识别出可疑人员，提高边境管理的准确性和效率。
其次，人脸检测与识别技术在社会管理中也有着重要的作用。
人脸检测与识别技术可以应用于学校、公司等机构的考勤管理系统：通过检测和识别员工或学生的人脸，可以自动记录考勤信息，提高管理的便利性和准确性。
此外，人脸识别技术还可以应用于人脸支付系统，不仅提升了支付的安全性，也减少了交易的时间和成本。
最后，人脸检测与识别技术在商业领域中具有巨大潜力。
通过分析人脸数据，商家可以更好地了解顾客的消费行为和偏好，以优化商品推荐和精准营销。
此外，人脸识别技术还可以应用于虚拟试衣镜等场景，为消费者提供更个性化、便捷的购物体验。
2. 人脸检测与识别技术的原理和方法人脸检测与识别技术主要包括两个过程，即人脸检测和人脸识别。
人脸检测是在一幅图像或一段视频中准确地找到人脸位置的过程。
常用的人脸检测方法包括模板匹配法、特征提取法和机器学习法等。
其中，模板匹配法通过将人脸图像与预设的人脸模板进行比对，以判断人脸位置。
特征提取法则通过提取图像中的关键特征，如边缘、轮廓等，来寻找人脸目标。
机器学习法则通过训练一个分类器，从大量的正负样本中学习人脸的特征，以进行人脸检测。
大规模视频监控的人脸识别与跟踪技术研究
大规模视频监控的人脸识别与跟踪技术研究在当今社会的数字化进程中，大规模视频监控已成为我们生活中的一部分。
如今，越来越多的城市和地区使用人脸识别技术来跟踪人员流动，并且在自动化方面也有很多用途。
在这篇文章中，我们将探讨大规模视频监控下的人脸识别与跟踪技术。
人脸识别技术在大规模视频监控中的应用人脸识别技术是一种人工智能技术，通过对人脸图像进行处理和分析，识别出人脸的特征，从而实现对人物身份的确认。
在大规模视频监控中，人脸识别技术被广泛应用，其目的在于识别出被监控人员的身份信息，从而判断其是否为可疑人员。
不仅如此，在现代物联网的环境中，人脸识别技术可以应用于智能家居领域，实现人脸识别才能进行智能家居的自动化。
然而，其中存在一个问题：在大规模视频监控下，人脸识别技术并不总是能够100%识别出人物的身份。
人脸识别算法常常需要大量的人脸图像数据库作为支持，以确保识别准确率。
另外，当人脸出现角度、遮挡、光线变化等干扰时，人脸识别技术的准确率也会大大降低。
人脸跟踪技术在大规模视频监控中的应用与人脸识别技术不同的是，人脸跟踪技术是通过对被监视区域中的人脸进行跟踪，以实现对个人身份的监控。
在这个过程中，人脸跟踪技术除了需要高效的计算技术外，还需要较高的计算能力和高效的算法支持。
当然，人脸跟踪技术存在一些问题。
例如，当图像中的人脸密集时，需要每秒读取大量的帧，而且需要在不断变化的视野中进行快速而准确的跟踪。
所以，在人脸跟踪技术中，如何解决大量数据处理的问题是一个非常重要的问题。
人脸识别与跟踪技术的发展趋势随着互联网和物联网技术的发展，人脸识别与跟踪技术的应用场景也在不断扩大，特别是在智能家居、安防、公共交通、金融等领域中，其应用已经得到广泛的推广。
在未来，随着硬件智能化和软件算法的不断提升，人脸识别和跟踪技术将更加普及和成熟。
同时，随着机器学习、深度学习、神经网络等人工智能技术的普及，将推动人脸识别和跟踪技术的迅猛发展。
视频监控中的行人识别与跟踪技术研究
视频监控中的行人识别与跟踪技术研究摘要：随着科技的发展和社会需求的增加，视频监控技术在城市安全管理和交通监管中发挥着越来越重要的作用。
其中，行人识别与跟踪技术对于提高城市安全、改善交通状况具有重要意义。
本文通过综述最新的相关研究成果和算法，分析了视频监控中行人识别与跟踪技术的现状和挑战，并提出了未来的研究方向。
1. 引言随着城市化进程的不断推进，城市的安全管理和交通监管面临着越来越大的挑战。
而视频监控技术作为一种有效的安全管理手段，在城市安全和交通监管方面发挥着重要的作用。
其中，行人识别与跟踪技术是视频监控技术中的关键技术之一，它能够实时准确地识别出监控画面中的行人，并对其进行跟踪、分析和预测，以实现城市安全和交通监管的目标。
2. 行人识别技术的研究现状近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，行人识别技术也取得了显著的进展。
目前，常用的行人识别方法主要包括基于传统特征提取和分类器的方法以及基于深度学习的方法。
2.1 基于传统特征提取和分类器的方法传统的行人识别方法主要采用了手工设计的特征提取算法，如Haar 特征、HOG特征等，再通过分类器来进行行人识别。
这些方法在一定程度上可以实现行人的识别任务，但是对于复杂场景下的行人识别效果不佳，且需要大量的人工特征设计和参数调整。
2.2 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的行人识别方法取得了巨大的突破。
通过利用深度卷积神经网络（CNN）提取图像的特征表示，然后通过全连接层进行分类，可以实现高精度的行人识别。
其中，采用了一些经典的深度学习模型，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，在行人识别方面都取得了很好的效果。
3. 行人跟踪技术的研究现状在行人识别技术的基础上，行人跟踪技术能够实时追踪监控画面中的行人，并分析其行为和轨迹信息。
目前，行人跟踪技术主要包括基于特征点匹配、基于区域分割和基于深度学习的方法。
3.1 基于特征点匹配的方法基于特征点匹配的方法通过提取图像中的特征点，并利用特征描述子进行匹配，实现行人跟踪。
人脸识别与个体追踪技术在视频监控中的应用研究
人脸识别与个体追踪技术在视频监控中的应用研究摘要：人脸识别与个体追踪技术在视频监控中扮演着重要角色，其具有广泛的应用前景。
本文将探讨人脸识别与个体追踪技术在视频监控领域中的应用研究，并分析其优势和挑战。
文章将从技术原理、应用场景以及隐私和安全等方面进行综合讨论。
1. 引言视频监控作为一种有效的公共安全手段，已经被广泛应用于社会各个领域。
然而，传统的视频监控系统在分析和提取视频信息方面存在一定的局限性。
人脸识别与个体追踪技术的出现，为视频监控带来了新的可能性。
2. 技术原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别技术，通过检测和识别人脸的特征点进行身份的确认。
个体追踪技术则通过识别和跟踪目标个体的运动轨迹，实现对个体的监控和管理。
3. 应用场景3.1 公共安全人脸识别与个体追踪技术可以应用于公共场所的安全监控中，如机场、车站、商场等。
通过在这些地方安装视频监控系统，并结合人脸识别和个体追踪技术，可以实现对嫌疑人或犯罪分子的快速追踪和定位，提高安全防范能力。
3.2 社会管理人脸识别与个体追踪技术可以用于城市交通管理、人员出入管理等方面。
例如，在交通路口安装视频监控系统，结合人脸识别和个体追踪技术，可以实现对交通违法行为的监控和处罚，提高城市交通管理效率。
3.3 商业应用人脸识别与个体追踪技术可以应用于商业领域，如人流量统计、用户喜好分析等。
商场或零售店可以通过视频监控系统对顾客进行人脸识别和个体追踪，实现对顾客的行为分析和市场定位，从而优化销售策略。
4. 优势与挑战4.1 优势人脸识别与个体追踪技术可以快速准确地识别和追踪目标个体，提高视频监控系统的智能化水平。
它能够在复杂环境下稳定运行，并且能够处理大规模的数据。
此外，人脸识别技术具有不可伪造性和高识别性的特点，可以有效防止身份冒用和安全风险。
4.2 挑战然而，人脸识别与个体追踪技术在应用过程中仍然存在一些挑战。
首先，人脸识别技术在复杂环境下的识别准确率有待提高。
基于OpenCV的视频人脸检测与跟踪
基于OpenCV的视频人脸检测与跟踪杨幸;王力【摘要】随着社会的不断发展,实时人脸检测与跟踪已在安全监控、人机交互等领域广泛应用.Adaboost算法利用haar特征以及其检测速度快被广泛使用,但对侧面人脸、扭曲变形人脸检测效果不理想.针对这一问题,提出将椭圆肤色检测引入人脸检测系统中.针对Camshift算法需要手动选择跟踪对象,跟踪检测出的人脸,实现实时、自动人脸跟踪.同时,在跟踪过程中引入距离约束条件,使跟踪结果更加稳定.实验结果表明,在opencv的基础上,采用肤色检测、Adaboost算法以及Camshift算法相结合的方法,实现了快速、自动和准确的人脸检测和跟踪.%With the continuous social development,the real-time face detection and tracking is widely used in the security monitoring, human-computer interaction and other fields. Adaboost algorithm , for Haar feature and fast detection speed, is widely applied, but is not so ideal for side-face and distorted-face detection. To solve this problem, elliptic skin color detection is introduced into face detection system. Camshift algorithm requires manual selection of the tracking object, thus to track the detected face and realize real-time and automatic face tracking. Meanwhile, distance constraint is introduced into the tracking process, thus to make the tracking results more stable. The experimental results indicate that, based on the OpenCV and in combination with skin color detection, Adaboost algorithm and Camshift algorithm can realize fast, automatic and accurate face detection and tracking.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)007【总页数】5页(P1412-1416)【关键词】肤色检测;Adaboost算法;Camshift算法;人脸检测与跟踪【作者】杨幸;王力【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人脸跟踪广泛应用于视频分析、客流量统计、侦查追铺等领域，是当前研究领域的热点。
智能分析视频监控人脸抓拍识别系统技术方案大学论文
智能分析视频监控系统设计方案2015-10目录一、系统概述 (4)二、系统优势 (5)三、应用场景 (6)四、系统设计 (7)4.1 概述 (7)4.2 技术特点 (7)4.2.1技术概要 (7)4.2.2人脸抓拍技术 (8)4.2.3人脸识别技术 (9)4.3 系统结构 (10)4.3.1系统组网 (10)4.4人像系统功能 (11)4.4.1人脸检测抓拍 (11)4.4.4 自动识别性别 (11)4.4.5 图像记录防篡改功能 (11)4.4.6 高清录像功能 (11)4.4.7 数据存储功能 (12)4.4.8 数据FTP传输与断点续传功能 (12)4.4.9 远程系统管理维护功能 (12)五、后端管理平台 (13)5.1系统框架 (13)5.2后端服务器简介 (13)5.3客户端功能介绍 (15)5.3.1 功能架构 (15)5.3.2 客户端主要功能介绍 (15)5.3.2.1视频播放 (15)5.3.2.2历史视频查询 (15)5.3.2.3图片和事件信息显示 (16)5.3.2.4图片和事件关联视频查询 (16)5.3.2.5建立重要案事件视频库 (16)5.3.2.6 黑名单布控报警 (16)5.3.2.7模糊图像处理 (17)5.3.2.8 系统设备状态监测 (17)六、系统应用 (17)6.1 人脸抓拍应用 (17)6.2 人像比对应用 (18)6.3条件检索应用 (19)6.4 视频关联人脸应用 (19)6.5 黑名单布控应用 (20)一、系统概述“人车抓拍卡口系统”的出现，使对车辆和人员的监控实现实时报警成为了可能，不但可以对车辆进行监控管理，而且同时对人员进行了有效监控管理，对于城市中心区域、城市城中村及中小城市的治安管理系统建设更具有现实作用和意义。
同时该系统在机制上实现了无效数据的屏蔽从而可以有效地降低中心存储的压力，该系统的数据采集方式可以实现多级检索，大大提高了系统的使用效率、节省了查询时间、减少了警力的占用。
人脸识别与跟踪算法在视频监控系统中的应用研究
人脸识别与跟踪算法在视频监控系统中的应用研究摘要：随着科技的不断进步，人脸识别与跟踪算法在视频监控系统中发挥了重要作用。
本文通过对人脸识别和跟踪算法在视频监控系统中的应用进行深入研究，分析了其优势和挑战，并探讨了它们对社会安全和公共秩序的促进作用。
第一部分：引言为了提高社会安全和公共秩序，视频监控系统在城市和公共场所的安装已成为一种趋势。
然而，传统的视频监控系统存在着诸多局限，如基于运动检测的目标追踪方法易受光照、遮挡和姿态变化的影响。
因此，专家们开始研究人脸识别与跟踪算法在视频监控系统中的应用，以克服这些问题。
第二部分：人脸识别算法的应用研究人脸识别算法是现代视频监控系统中广泛使用的一种技术。
人脸识别技术通过分析和比对人脸的特征，可以对身份进行判断。
首先，我们将探讨几种常用的人脸识别算法。
1. 特征提取算法特征提取算法通过提取人脸的关键特征，如眼睛、嘴巴和鼻子的位置和形状等，以创建人脸模板。
常见的特征提取算法包括主成分分析（PCA）法和线性判别分析（LDA）法。
2. 统计方法和机器学习算法统计方法和机器学习算法通常基于大量已知人脸数据进行训练，并根据所学到的知识对新的人脸进行识别。
常用的算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和隐马尔可夫模型（HMM）等。
3. 三维人脸识别三维人脸识别算法通过三维人脸模型的建立和人脸纹理的分析，可以提高对光照和姿态变化的鲁棒性，具有更高的准确度和鲁棒性。
在视频监控系统中，人脸识别算法的应用可以实现实时人脸识别、人脸数据库建立和人脸追踪等功能。
这些功能可以帮助实现实时报警、行为分析和目标追踪等应用，对社会安全和公共秩序的维护起到重要的作用。
第三部分：人脸跟踪算法的应用研究人脸跟踪算法是视频监控系统中另一个重要的应用领域。
人脸跟踪算法通过对视频中的人脸进行实时追踪，可以帮助监控人员对目标进行定位并进行相关的处理。
1. 基于特征的人脸跟踪方法基于特征的人脸跟踪方法通常通过提取人脸的特征，如颜色、纹理和形状等，来追踪人脸。
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论文作者签名：日期：指导教师签名：日期：视频中的人脸检测定位与跟踪识别摘要人脸检测定位跟踪作为生物特征识别的一项重要技术，其应用相当广泛。
人脸检测定位跟踪的方法有很多，为了实现视频中彩色图像人脸的精确定位，本文采用了一种基于肤色模型、肤色分割处理的人脸定位算法。
通过建立肤色模型，经自适应阈值的二值化处理后，再进行肤色分割，将非人脸区域去除；最终利用眼睛特征定位人脸。
实验结果表明，该算法对于复杂背景下的彩色图像中的人脸正面定位和人脸转动一定角度后定位都有较好效果。
关键字：人脸检测跟踪；肤色建模；二值化；Face Detection And Tracking Identification In The VideoHuaJian Zhang Xiang Gong Xiaobiao（School of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China）AbstractFace detection positioning and tracking as a biological feature recognition is an important technique, it is widely used in many aspects. In this article, in order to localize the human face in color images captured from the video accurately, a human face localization algorithm based on skin module and skin color segmentation was presented. Firstly, we build the skin module. Then, the non-face region was removed in color image after binary image processing with adaptive threshold and the skin color segmentation. And finally the human face was localized by using the characteristic the eyes Experiments show that the algorithm is effective to localize the human front face and the face after turning an angle in color images under complex background.key words: face detection and tracking; skin module; enbinary毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日目录第1章绪论 (7)1.1 课题研究背景与意义 (7)1.2 国内外研究状况 (8)1.3 人脸检测与跟踪的难点 (8)1.4 主要研究内容及章节安排 (9)第2章人脸检测和跟踪的主要方法 (10)2.1 人脸检测的方法 (10)2.2 基于肤色的检测方法 (11)2.2.1 RGB模型 (11)2.2.2 YCbCr(YUV)格式 (12)2.2.3 HSV（色调/饱和度/强度）模型 (12)2.3 基于启发式模型的方法 (13)2.3.1 基于知识的方法 (14)2.3.2 基于局部特征的方法 (14)2.3.3 基于模板的方法 (14)2.3.4 基于统计模型方法 (15)2.4 人脸跟踪的方法 (15)2.4.1 基于特征检测方法的人脸跟踪 (16)2.4.2 基于模型的人脸跟踪 (16)2.5 本章小结 (18)第3章基于肤色模型的单图片人脸检测 (19)3.1 基于肤色的人脸定位 (19)3.2 RGB到YCrCb色彩模型的转换 (19)3.3 人脸肤色模型和二值化 (20)3.4 后处理 (23)3.5 人脸定位 (23)3.6 本章小结 (24)第4章基于肤色模型视频中的人脸检测 (25)4.1算法流程 (25)4.2 图像差分——运动目标提取 (25)4.3 模型建立和光补偿 (26)4.4 眼部特征检测 (28)4.5 本章小结 (29)第5章总结 (29)参考文献 (30)第1章绪论1.1 课题研究背景与意义近年来，随着计算机技术和数字信号处理技术的迅猛发展，人们用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，且利用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这就是计算机视觉技术的起源。
计算机视觉成为一门独立的学科，至少可以从美国麻省理工学院(MIT)Marr教授这一代人所作的奠基工作开始追溯，已有二三十年的历史]1[。
如今，计算机视觉已经成为人工智能领域最热门的课题之一，受到普遍的重视。
它的目的是用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景进行感知、理解和解释]1[。
它既是工程领域，也是科学领域中的一个极富挑战性的综合性的学科，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等不同领域成果，吸引了来自各个学科的研究者加入到对它的研究之中。
计算机视觉与研究人类或者动物的视觉是不同的：它借助于几何、物理和学习技术来构建模型，从而用统计的方法来处理数据。
这里主要有两类方法：一类是仿生学的方法，即参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能开始着手。
并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。
其中第二类方法是目前计算机视觉技术研究的趋向，目前已经发展起一套独立的计算理论与算法]2,1[。
作为人脸信息处理的一项关键技术，人脸检测与跟踪近年来成为计算机视觉领域研究的热点。
人脸的检测与跟踪是指在指定输入的图像或者视屏序列中确定所有目标人脸的位置、大小、姿势和运动轨迹等参数随时间变化的过程，最初作为人脸识别(Face Recognition)系统中的一个关键环节而出现]4,3[。
在早期的人脸识别问题的研究中，人脸图像往往具有很强的约束条件(如无背景图像)，因此使人脸检测问题并未受到很好的重视。
近几年随着社会的发展，在经济、安全、犯罪和军事领域需要对用户身份进行核对，特别像银行、海关等重要安全部门。