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高斯背景建模

于 2022-06-17 发布 文件大小:7.18 kB
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代码说明:

利用opencv库函数建立 高斯背景模型,同时利用EM在线算法更新背景。然后利用背景与前景匹配,提取运动前景,通过一定的算法,可以消除阴影,但是效果不是很理想。

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    应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分: 1、Face detection 人脸识别,即识别出这是人的脸,而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理,即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别,找出最相近的相近脸部图像。
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