【正文】 enCV的主要特征有以下幾個(gè)方面：(1)圖像數(shù)據(jù)的操作 ( 分配、釋放、復(fù)制、設(shè)置和轉(zhuǎn)換)。 (2)圖像是視頻的輸入輸出I/O （文件與攝像頭的輸入、圖像和視頻文件輸出）。(3)矩陣和向量的操作以及線性代數(shù)的算法程序（矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等）。 (4)各種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、隊(duì)列、集合、樹、圖等）。 (5)基本的數(shù)字圖像處理（濾波、邊緣檢測、角點(diǎn)檢測、采樣與差值、色彩轉(zhuǎn)換、形態(tài)操作、直方圖、圖像金字塔等）。 (6)結(jié)構(gòu)分析（連接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計(jì)算、模板匹配、Hough變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合、Delaunay 三角劃分等）。 (7)攝像頭定標(biāo)（發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標(biāo)模式、定標(biāo)、基本矩陣估計(jì)、齊次矩陣估計(jì)、立體對應(yīng)）。(8)運(yùn)動(dòng)分析（光流、運(yùn)動(dòng)分割、跟蹤）。 (9)目標(biāo)識(shí)別（特征法、隱馬爾可夫模型：HMM）。 (10)基本的GUI （圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標(biāo)事件處理、滾動(dòng)條）。(11)圖像標(biāo)注（線、二次曲線、多邊形、畫文字） OpenCV在檢測中的應(yīng)用 編譯OpenCV(1)用CMake導(dǎo)出VC++項(xiàng)目文件①運(yùn)行cmakegui，設(shè)置路徑為OpenCV安裝路徑（本文檔安裝位置為：D:\Program Files\），并創(chuàng)建子目錄D:\Program Files\\vc2008，用于存放編譯結(jié)果。 ②然后點(diǎn) configure，在彈出的對話框內(nèi)選擇 Visual Studio 9 2008。 ③因?yàn)槭荲C++2008的Express版本，不支持OpenMP，所以需要取消ENABLE_OPENMP選項(xiàng)。(2)編譯 OpenCV Debug和Release版本庫完成上一步驟后，將在D:\Program Files\\ Solution File，用VC++ 2008 ，然后執(zhí)行如下操作： ①在Debug下，選擇Solution Explorer里的 Solution OpenCV，點(diǎn)右鍵，運(yùn)行Rebuild Solution(見圖62)；如編譯無錯(cuò)誤，再選擇INSTALL項(xiàng)目，運(yùn)行Build（見圖63）。 ②在Release下，選擇Solution Explorer里的 Solution OpenCV，點(diǎn)右鍵，運(yùn)行Rebuild Solution（見圖64）；如編譯無錯(cuò)誤，再選擇INSTALL項(xiàng)目，運(yùn)行Build。（見圖65）此時(shí)，OpenCV的*（for debug）和*.dll文件（for release）將出現(xiàn)在D:\Program Files\\vc2008\bin目錄中；OpenCV的*（for debug）和*.lib文件（for release）將出現(xiàn)在D:\Program Files\\vc2008\lib目錄；頭文件*.h出現(xiàn)在D:\Program Files\\vc2008\include\opencv中。 可以被VC++ 2008 Express調(diào)用的OpenCV動(dòng)態(tài)庫生成完畢。圖62 在Debug下運(yùn)行Rebuild Solution圖63 在Debug下編譯無誤，運(yùn)行Build圖64 在Release下運(yùn)行Rebuild Solution圖65 在Release下運(yùn)行無誤，運(yùn)行Build 為VC++ 2008 Express配置OpenCV環(huán)境(1)打開VC++ 2008 Express，菜單 Tools Options Projects and Solutions VC++ Directories ①Show directories for選擇include files，加入目錄 D:\Program Files\\vc2008\include\opencv ②Show directories for選擇library files，加入目錄 D:\Program Files\\vc2008\lib 關(guān)閉VC++ 2008 Express。(2)使用OpenCV ①打開VC++ 2008 Express，創(chuàng)建一個(gè)Win32控制臺(tái)程序opencvhello； ②選擇Solution Explorer里的opencvhello項(xiàng)目，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，選擇Properties； ③為項(xiàng)目的Debug配置增加依賴的庫： ④為項(xiàng)目的Release配置增加依賴的庫： ⑤編譯運(yùn)行附錄里的例程（）。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果（1）單個(gè)人臉檢測總數(shù)1/漏檢0/錯(cuò)檢0(2)多個(gè)人臉檢測總數(shù)10/漏檢3/錯(cuò)檢0(3)多個(gè)人臉檢測總數(shù)2/漏檢0/錯(cuò)檢0 結(jié)論 從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，這種檢測人臉的方法的漏檢率還是比較高的。從有限的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來分析，漏檢的原因主要在于待檢測的人臉中眼睛部分不夠清晰。這主要是因?yàn)橛?xùn)練集數(shù)量太少，而且非人臉樣本比重偏低。事實(shí)上，世界上的非人臉樣式要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉樣式，因此有足夠多的非人臉樣本，才能夠讓分類器對非人臉圖案的“分辨”能力大大提高。參考文獻(xiàn)[1]M．F．Augusteijn and T．L．Skujca，“Identification of Human Faces through TextureBased Feature Recognition and Neural Network Technology,”Proc．IEEEConf．Neural Networks，PP．392398，1993．[2]Viola P，Jones M．Rapid object detection using a boosted cascade of simplefeature[c]．In：Proceedings of IEEE Conference on Computer Vi sion and Pattern Recognition，Kauai，Hawaii，USA，2001，1：I51l518．[3] P. Viola, M. Jones. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE Conf on Computer Vision and Pattern Recognition, Kauai, Hawaii, USA: IEEE Computer Society, 2001.[4]M．Venkatraman,v．Govindamju,“Zero crossings of a nonorthogonal wavelet transform for object location”，icip,v01．3，PP．3057，1995[5]A．Tsukamoto，C．W．Lee，and S．Tsuji，“Detection and Tracking of Human Face with Synthesized Templates，”Proc．First Asian Conf．Computer Vision，PP．183186，1993．[6] A．Tsukamoto，C．W．Lee，and S．Tsuji，“Detection and Pose Estimation of Human Face with Synthesized Image Models，”Proc．Int’l Conf．Pattern Recognition，PP．754757，1994．[7]T F Cootes，C J Taylor,D H Cooper,et a1．Active shape model—their training and application[J]．Computer Vision and Image Understanding，1995，6l(1)：38—59[8] Viola P.，Jones M. J.、Robust RealTime Face Detection、International Journal of Computer Vision 57(2), 137154, 2004[9] Sung K K. Learning and example selection for Object and Pattern Detection. PhD Dissertation,Massachusetts Institute of Technology, 1996[10] Sung K K, Poggio T. Examplebased learning for viewbased human face Report AI Memo 1521, MIT AI Lab, 1994[11] Sung K K, Poggio T. Examplebased learning for view based human face detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998,20(1):3851[12]R．Lienhart．J．Maydt．An Extended Set of Haar1 ike Features for Rapid Object Detection[C]．IEEE ICIP．2002(1)：900903．[13] Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory, NY:ApringerVerlag,1995 張學(xué)工譯。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)。北京：清華大學(xué)出版社，2000[14] Osuua E, Freund R, and Girosi F. Training support vector machines: An application to face detection. In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision, pages 555562,1998[15]楊濤．人臉檢測與跟蹤[D]，西北工業(yè)大學(xué)，2004年3月．[16]Huang F J，Chen T．Tracking of multiple faces for human—puter interfaces and virtualenvironments[C]．IEEE Intl．Conf．on Multimedia and Expo．New York，July 2000．[17]周德華，毛敏峰，徐浩．一種多人臉跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]，電視技術(shù)，2005，275(5)：88～90．[18] 李剛，高政、人臉自動(dòng)識(shí)別方法綜述、計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究、2003, Vol 8:49[19] Viola P.，Jones M. J.、Robust Realtime Object Detection、Cambridge Research Laboratory, Technical Report Series、CRL 2001/01[20]高建坡，王煜堅(jiān)，楊浩等．一種基于KL變換的橢圓模型膚色檢測方法[J]．電子與信息學(xué)報(bào)．2007，V01．29，No．7．[21]邢果，戚文芽．彩色空間的膚色分割及其在人臉檢測中的應(yīng)用[J]．視頻技術(shù)應(yīng)用與工程．2006．[22]高建坡．視頻序列中的人臉檢測與跟蹤算法研究．東南大學(xué)博士學(xué)位論文．2007，3．致 謝在我做畢業(yè)設(shè)計(jì)及寫論文期間都是在趙菊敏老師的全面、具體指導(dǎo)下進(jìn)行完成的。雖然趙老師平時(shí)工作繁忙，有很多事情要處理，但還是時(shí)常抽出時(shí)間來關(guān)心我的畢業(yè)設(shè)計(jì)，給予我指導(dǎo)，督促我抓緊時(shí)間完成課題。趙老師淵博的學(xué)識(shí)、敏銳的思維、民主而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)使我受益非淺，并終生難忘。感謝王宏彬師兄在畢業(yè)設(shè)計(jì)工作中給予的幫助，他悉心的指引論文寫作的方向和架構(gòu)，并對本論文初稿進(jìn)行逐字批閱，指正出其中誤謬之處，使我有了思考的方向，使我的論文更加成熟。論文的順利完成，也離不開其它各位老師、同學(xué)和朋友的關(guān)心和幫助。在整個(gè)的論文寫作中，各位老師、同學(xué)和朋友積極的幫助我查資料和提供有利于論文寫作的建議和意見，在他們的幫助下，論文得以不斷的完善，最終幫助我完整的寫完了整個(gè)論文。 另外，要感謝在大學(xué)期間所有傳授我知識(shí)的老師，是你們的悉心教導(dǎo)使我有了良好的專業(yè)課知識(shí)，這也是論文得以完成的基礎(chǔ)。通過此次的論文，我學(xué)到了很多知識(shí)，跨越了傳統(tǒng)方式下的教與學(xué)的體制束縛，在論文的寫作過程中，通過查資料和搜集有關(guān)的文獻(xiàn)，培養(yǎng)了自學(xué)能力和動(dòng)手能力。并且由原先的被動(dòng)的接受知識(shí)轉(zhuǎn)換為主動(dòng)的尋求知識(shí)，這可以說是學(xué)習(xí)方法上的一個(gè)很大的突破。在以往的傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)模式下，我們可能會(huì)記住很多的書本知識(shí)，但是通過畢業(yè)論文，我們學(xué)會(huì)了如何將學(xué)到的知識(shí)轉(zhuǎn)化為自己的東西，學(xué)會(huì)了怎么更好的處理知識(shí)和實(shí)踐相結(jié)合的問題。在論文的寫作過程中也學(xué)到了做任何事情所要有的態(tài)度和心態(tài)，首先我明白了做學(xué)問要一絲不茍，對于出現(xiàn)的任何問題和偏差都不要輕視，要通過正確的途徑去解決，在做事情的過程中要有耐心和毅力，不要一遇到困難就打退堂鼓，只要堅(jiān)持下去就可以找到思路去解決問題的。在工作中要學(xué)會(huì)與人合作的態(tài)度，認(rèn)真聽取別人的意見，這樣做起事情來就可以事倍功半。 總之，此次論文的寫作過程，我收獲了很多。此次論文的完成既為大學(xué)四年劃上了一個(gè)完美的句號(hào)，也為將來的人生之路做好了一個(gè)很好的鋪墊。 最后再次感謝在大學(xué)傳授給我知識(shí)以及給我?guī)椭凸膭?lì)的老師，同學(xué)和朋友，謝謝你們！附錄一 人臉檢測源程序include include include