39、实时人脸检测与跟踪及智能 LED 路灯系统研究

实时人脸检测与跟踪及智能 LED 路灯系统研究

实时人脸检测与跟踪

在人脸检测和跟踪领域，为了提升检测的准确性和效率，研究人员进行了一系列的探索。传统的 Haar 级联检测器有时会出现误检测的情况，为了减少这种情况，研究中引入了距离滤波器，并且从 Haar 检测器切换到模板匹配来继续进行人脸检测和跟踪。

实验设置

• 数据集 ：创建了一个包含 10 个视频的数据库。这些视频从 YouTube 的开放域资源中提取，具有以下特性：
  1. 所有视频都包含一张人脸，且人脸的朝向会发生变化。
  2. 每个视频的时长约为 15 秒，大约 450 帧，分辨率为 640×480。
  3. 视频内容为一些知名人士在演讲环境中的画面。
  4. 视频中的摄像头和人物都处于移动状态。
  5. 其中 7 个视频是男性，3 个视频是女性。
• 实验 ：开发并比较了六种用于人脸检测和跟踪的算法。传统算法（NT）为算法的准确性和速度提供了基础参考。所有算法都在该数据集上进行测试，从准确性（正确检测、错误检测和未检测到）、每帧平均处理时间以及每秒处理帧数的能力等方面得出结论。每个算法在每个视频文件上执行十次，准确性、处理时间和 FPS 性能计算为十次测试结果的平均值。
• 开发环境 ：硬件方面，使用了 Intel® Core™ i5 CPU 650 @ 3.20 GHz 的 CPU 和 8GB 的 RAM；软件方面，