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基于OpenCV的人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤的研究的任務(wù)書(shū)一、研究背景及意義隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤技術(shù)的廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,如視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、生物識(shí)別等。而OpenCV作為一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),其在人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤領(lǐng)域中的應(yīng)用也得到了越來(lái)越多的關(guān)注。二、研究?jī)?nèi)容本次研究的主要內(nèi)容包括:1.研究基于OpenCV的人臉檢測(cè)方法,包括基于Haar特征級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)、基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)等。2.研究基于OpenCV的人臉識(shí)別方法,包括特征臉?lè)椒?、局部二值模式直方圖方法等。3.研究基于OpenCV的人臉跟蹤方法,包括基于Kalman濾波、粒子濾波等方法。4.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤系統(tǒng),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。三、研究方法本次研究采用以下方法進(jìn)行:1.文獻(xiàn)研究法,對(duì)人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤領(lǐng)域內(nèi)的最新研究成果進(jìn)行綜述和分析。2.算法實(shí)現(xiàn)法,使用OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤算法。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤系統(tǒng),對(duì)其性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。四、研究成果本次研究的主要成果包括:1.基于OpenCV的人臉檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)。2.基于OpenCV的人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)。3.基于OpenCV的人臉跟蹤算法實(shí)現(xiàn)。4.基于OpenCV的人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。五、研究時(shí)間安排第1-2周:文獻(xiàn)研究、了解OpenCV庫(kù)的使用方法。第3-4周:實(shí)現(xiàn)基于Haar特征級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)算法。第5-6周:實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)算法。第7-8周:實(shí)現(xiàn)特征臉?lè)椒ǖ娜四樧R(shí)別算法。第9-10周:實(shí)現(xiàn)局部二值模式直方圖方法的人臉識(shí)別算法。第11-12周:實(shí)現(xiàn)Kalman濾波和粒子濾波算法的人臉跟蹤。第13-14周:設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測(cè)識(shí)別及跟蹤系統(tǒng)。第15周:實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。第16周:寫論文。六、參考文獻(xiàn)1.ViolaP,JonesM.Robustreal-timefacedetection[C]//I.ComputerVisionandPatternRecognition,2004.CVPR2004.Proceedingsofthe2004IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2004:947-954.2.ChenJ,ShanS,HeC,etal.WLD:Arobustlocalimagedescriptor[C]//ComputerVision,2010IEEEConferenceon.IEEE,2010:2569-2576.3.KalalZ,MikolajczykK,MatasJ.Tracking-learning-detection[C]//2010IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,2010:1257-1260.4.BradskiG.Computervisionfacetrackingforuseinaperceptual
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