人脸检测与跟踪算法优化及Web端实现

• 作者: 王佳斌 郑力新 陈丽枫
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: HTML5 人脸检测 人脸跟踪 Web
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 279-282,287
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.054

摘要

针对实现人脸检测与跟踪功能的系统软件在使用过程中产生的不易发布、扩展和维护等问题,提出一种基于HTML5实现人脸检测与跟踪的方法.通过将HTML5 Canvas技术和一种计算机视觉算法库相结合,利用基于Viola-Jones算法原理的人脸特征分类器和JavaScript等多种程序语言,在网页上实现基于HTML5的人脸检测与跟踪的功能.实验结果表明,该方法不仅能有效地减少资源的开销,支持人脸检测与跟踪算法在Web端的实现,而且还满足了入脸检测和跟踪过程中的实时性要求,保证了人脸检测的检测率,具有更优的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑力新	华侨大学工学院	144	934	15.0	24.0
2	王佳斌	华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心	33	132	5.0	10.0
3	陈丽枫	华侨大学工学院	3	45	2.0	3.0