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人脸动态追踪系统,采用MATLAB平台实现。

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简介:
基于模型跟踪的技术的核心在于获取目标对象的先验知识,并构建一个参数相对较低的模型,随后通过滑动窗口机制,对输入的每一帧图像进行模型匹配,从而达到人脸识别与跟踪的目的。常用的跟踪模型包括肤色模型、椭圆模型、纹理模型以及双眼模板等。具体而言,基于肤色模型的跟踪方法则利用合适的表色系统,将肤色作为实现人脸跟踪的关键信息。由于肤色信息在面对图像放大或缩小以及微小变形时表现出较强的鲁棒性,并且人脸相对于摄像头的变化对肤色信息本身的干扰较小,因此此类方法能够充分利用前一帧图像的分析结果,从而准确地追踪到下一帧图像中的人脸区域。最终,这种方法展现出速度快以及对姿态变化的适应性等显著优势。目前广泛应用于人脸跟踪技术的大部分方案都采用了基于肤色模型的策略。

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客服
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  • MATLAB技术
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    本项目采用MATLAB开发人脸动态追踪系统,结合先进的图像处理和机器学习算法,实现对人脸的精准识别与跟踪。 基于模型跟踪的技术通过获取目标的先验知识并建立低参数模型,在每一帧图像上使用滑动窗口进行匹配来实现人脸识别和追踪。常用的跟踪模型包括肤色模型、椭圆模型、纹理模型及双眼模板等。 具体而言,利用肤色作为关键信息的人脸跟踪方法采用适当的表色系统,通过识别肤色这一特征来进行人脸定位。由于肤色具有对放大或缩小以及微小变形不敏感的特性,并且在图像中即使脸部相对于镜头的位置变化较大时也能保持相对稳定的信息表现形式,这类方法可以在前一帧分析结果的基础上快速准确地追踪到后一帧中的面部区域。因此,在速度和姿态不变性方面表现出色。 当前的人脸跟踪技术大多采用基于肤色模型的方法来实现高效且可靠的识别与定位功能。
  • (源码)利OpenCV和ESP32.zip
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    本项目为一个基于OpenCV库和ESP32微控制器的人脸追踪系统。通过使用计算机视觉技术识别并跟踪人脸,适用于智能监控、机器人等领域。包含完整源代码。 ## 项目简介 本项目是一个基于OpenCV和ESP32的人脸追踪系统,旨在通过摄像头实时检测人脸位置,并利用舵机云台调整视角以确保人脸始终位于画面中心。此技术结合了计算机视觉与嵌入式系统的应用,适用于智能监控及机器人视觉等领域。 ## 主要特性和功能 1. 实时人脸检测:采用OpenCV库实现快速的人脸识别。 2. 人脸识别追踪:通过计算人脸相对于屏幕中心的位置偏差来动态调整舵机云台的角度,确保人脸始终位于画面中央。 3. 舵机控制:ESP32微控制器接收来自PC的指令,并据此精确调节舵机角度以适应不同的视角需求。 4. 数据传输通信:使用串口通讯协议在PC与ESP32之间建立高效的数据通道,保障了命令传递的速度和准确性。 ## 安装及操作指南 ### 1. 准备所需库文件 为了运行本项目,请先在个人电脑上安装OpenCV以及相关Python库。可以通过执行以下命令来获取必要的依赖项:
  • 客户服务
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    客户服务平台追踪系统是一款专为优化客户服务体验设计的应用程序。它通过实时监控和分析客户需求及反馈,帮助企业快速响应并解决问题,提升客户满意度与忠诚度。该系统集成了全面的数据追踪功能、智能报告生成工具以及用户友好的交互界面,旨在为企业提供一个高效便捷的管理平台,助力其在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。 该系统适合一般公司使用。主要包括客户记录管理、任务分配管理、工作日志管理、服务调查回访等功能模块,用于跟踪客户设备的问题,并设置其服务级别和服务状态等信息。根据待分配、已分配及已解决三个状态进行分类浏览。每个客户的相应工作记录都将被详细记载。系统数据库文件可通过企业管理器附加使用,默认的管理员账号和密码为admin。
  • AMG8833与OpenMV结合的热成像测温
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    本项目融合了AMG8833热成像传感器和OpenMV摄像头,构建了一个高效的人脸追踪及体温监测系统,适用于公共场所疫情防控。 这段时间我制作了一个人脸跟随的测温计。该设备在半米以内测量精度较高,并且人脸追踪灵敏度也很高。关于这个项目的详细说明可以参考我在博客上的介绍。
  • 基于树莓派的及运
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    本项目研发了一种基于树莓派平台的人脸与运动追踪无人机系统,能够实现自主识别目标并进行精准跟踪,适用于航拍、监控等领域。 【基于树莓派的人脸跟踪与运动跟踪无人机】项目是一个创新的尝试,它结合了嵌入式计算平台、计算机视觉技术以及无人机控制,为自主目标追踪提供了解决方案。 1. **树莓派**:一种小巧且低成本的单板电脑,在此项目中充当无人机智能大脑的角色。通过连接摄像头来捕获图像,并使用OpenCV库处理这些数据以实现人脸识别和运动跟踪。 2. **OpenCV**:这是一个跨平台计算机视觉库,包含大量图像处理与分析算法。在该项目里,它被用来进行人脸检测及目标移动物体的识别。 3. **人脸识别**:利用Haar特征结合AdaBoost分类器技术来完成面部区域定位和确认工作。 4. **运动跟踪**:提供背景差分、光流法或卡尔曼滤波等多种方法用于追踪移动中的对象。这些算法能够有效地区分出图像序列中目标与环境的变化。 5. **无人机控制系统**:通过解析来自摄像头的数据,树莓派可以计算出相对位置,并调整飞行参数以实现对选定目标的自动跟踪。 6. **编程语言及框架**:项目可能使用Python作为主要开发工具。由于其良好的兼容性和丰富的库支持(如Pymavlink和MAVSDK),它能够简化无人机控制系统的通信任务。 7. **硬件接口**:树莓派与无人机通过UART、SPI或I2C等高速低延迟的数据传输标准相连接,确保指令的实时响应。 8. **安全及稳定性考量**:在实际操作中,需考虑避障功能和失联保护机制来保证飞行器的安全性。 9. **测试与优化流程**:通过模拟测试和真实环境下的试飞试验不断改进算法性能,并提高跟踪精度以及无人机的操控能力。该项目不仅展示了树莓派及OpenCV技术在无人机领域的应用潜力,也为DIY爱好者提供了学习计算机视觉技术和无人机控制的良好平台。
  • Python矩形
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    Python人脸矩形追踪项目运用了Python编程语言及相关的计算机视觉库,实现对视频或图片中的人脸进行检测与跟踪,并用矩形框标示出每一处人脸位置。 在Python中,可以使用简短的语句实现人脸跟踪,并用方框标记出人脸。
  • 时检测和.rar.zip
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    本项目提供了一种高效的人脸实时检测与追踪技术方案,利用先进的计算机视觉算法和机器学习模型,在视频流中快速准确地定位并跟踪人脸。 基于静止背景的视频序列中的移动目标监控主要包括视频图像预处理、移动目标检测与分割以及移动目标跟踪。
  • OpenCV打码软件
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    简介:本软件利用OpenCV库进行人脸识别与追踪,并自动对敏感部位进行马赛克处理,保护个人隐私安全。 基于OpenCV,在追踪人脸的基础上自动在人脸上打上马赛克。
  • 在复杂环境下检测和技术(2015年)
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    本研究专注于开发一种能够在复杂环境中有效运行的动态多人脸自动检测与实时跟踪技术,旨在提高人脸识别系统的准确性和响应速度。这项技术于2015年完成,具有重要的理论和应用价值。 在复杂环境下,基于肤色信息的CamShift算法跟踪运动人脸时存在实时性不足的问题,并且在同一时刻只能追踪一个目标人脸。为此,我们提出了一种适用于多人脸同时存在的复杂环境下的自动检测与实时跟踪方法。 该方案首先利用AdaBoost算法来排除背景干扰,然后从剩余区域中识别出可能包含活动的人脸部分并进行验证确认。为了实现多个人脸在相互重叠或数量变化时的持续追踪,我们引入了多线程版CamShift(MT-CamShift)跟踪技术。 通过这些改进措施,该方法能够有效应对动态场景下多人同时出现的情况,并自动完成人脸检测与实时追踪的任务。