【摘 要】
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本文提出结构分类器+SVM人脸检测方法。在SVM人脸检测方法的基础上，针对彩色视频图像中的人脸检测问题，利用人脸的肤色信息和器官的分布规则，构造一个结构分类器，实现人脸候选窗的筛选；再用SVM分类器对人脸候选窗进行确认。实验表明，该方法较好地兼顾了检测的精度和实时性。提出基于颜色-梯度方向角直方图的单人脸跟踪方法。提出了颜色-梯度方向角直方图，它能同时表示图像的颜色特征与结构特征，对它的鉴别能力作
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本文提出结构分类器+SVM人脸检测方法。在SVM人脸检测方法的基础上，针对彩色视频图像中的人脸检测问题，利用人脸的肤色信息和器官的分布规则，构造一个结构分类器，实现人脸候选窗的筛选；再用SVM分类器对人脸候选窗进行确认。实验表明，该方法较好地兼顾了检测的精度和实时性。提出基于颜色-梯度方向角直方图的单人脸跟踪方法。提出了颜色-梯度方向角直方图，它能同时表示图像的颜色特征与结构特征，对它的鉴别能力作了较为深入的分析。实验结果表明，使用颜色-梯度方向角直方图作为待跟踪人脸的特征模型，在存在大量类肤色背景的场所中，能稳定地跟踪人脸的自由运动。基于PC的VC++6.0应用环境，开发了视频中单人脸自动定位与跟踪实验系统。本系统从图像采集卡获得视频数据，进行实时处理和分析，具有人脸定位、单人脸跟踪、录像、回放等功能，跟踪速度达15帧每秒以上。
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