应用Camshift跟踪算法提高视频中人脸检测速度

• 作者: 孙凯旋
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 人脸检测 OpenCV Haar特征 Camshift 图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 231-236
• 页数: 6页
• 字数: 3696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007645

摘要

在OpenCV中提供的CascadeClassifier级联分类器利用Haar特征进行人脸检测时,检测速度很慢无法满足视频对实时性的要求,而且光照的影响也很大.基于这两点提出一种新的人脸检测算法,采用Camshift目标跟踪与人脸检测相结合提高检测速度并利用直方图均衡化减弱光照的影响.该算法首先把CascadeClassifier级联分类器方法检测到的人脸区域设为ROI区域,对ROI区域操作并用Camshift算法进行目标跟踪,其次要定时进行一次人脸检测用来更新ROI区域保证跟踪的准确性.经过实验结果分析表明:利用改进后的算法,人脸检测的速度有明显提高(约为40％),并且减小了光照的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙凯旋	西南交通大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0