功能模塊人臉捕獲與跟蹤人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當?shù)娜讼裨跀z像頭拍攝的范圍內(nèi)移動時自動地對其進行跟蹤。人臉識別比對人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
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