基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤的研究的任務書

基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤的研究的任務書一、研究背景及意義隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展，人臉檢測識別及跟蹤技術已經(jīng)成為計算機視覺領域的研究熱點之一。人臉檢測識別及跟蹤技術的廣泛應用于各個領域，如視頻監(jiān)控、人機交互、生物識別等。而OpenCV作為一個開源的計算機視覺庫，其在人臉檢測識別及跟蹤領域中的應用也得到了越來越多的關注。二、研究內(nèi)容本次研究的主要內(nèi)容包括：1.研究基于OpenCV的人臉檢測方法，包括基于Haar特征級聯(lián)分類器的人臉檢測、基于深度學習的人臉檢測等。2.研究基于OpenCV的人臉識別方法，包括特征臉方法、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.設計并實現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤系統(tǒng)，進行實驗驗證。三、研究方法本次研究采用以下方法進行：1.文獻研究法，對人臉檢測識別及跟蹤領域內(nèi)的最新研究成果進行綜述和分析。2.算法實現(xiàn)法，使用OpenCV庫實現(xiàn)人臉檢測、識別和跟蹤算法。3.實驗驗證法，設計并實現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤系統(tǒng)，對其性能進行實驗驗證。四、研究成果本次研究的主要成果包括：1.基于OpenCV的人臉檢測算法實現(xiàn)。2.基于OpenCV的人臉識別算法實現(xiàn)。3.基于OpenCV的人臉跟蹤算法實現(xiàn)。4.基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤系統(tǒng)設計與實現(xiàn)，并進行實驗驗證。五、研究時間安排第1-2周：文獻研究、了解OpenCV庫的使用方法。第3-4周：實現(xiàn)基于Haar特征級聯(lián)分類器的人臉檢測算法。第5-6周：實現(xiàn)基于深度學習的人臉檢測算法。第7-8周：實現(xiàn)特征臉方法的人臉識別算法。第9-10周：實現(xiàn)局部二值模式直方圖方法的人臉識別算法。第11-12周：實現(xiàn)Kalman濾波和粒子濾波算法的人臉跟蹤。第13-14周：設計并實現(xiàn)基于OpenCV的人臉檢測識別及跟蹤系統(tǒng)。第15周：實驗驗證。第16周：寫論文。六、參考文獻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