開題報告_人臉跟蹤與識別系統(tǒng)實現(xiàn)(參考版)
2025-01-24 16:54本頁面
【正文】 3．指導教師意見：學生的調研是否充分？基本內容和技術方案是否已明確？是否已經具備開始設計（論文）的條件？能否達到預期的目標？是否同意進入設計（論文）階段。2．“設計的目的及意義”至少800字，“基本內容和技術方案”至少400字。第16周: 準備論文答辯。 第9－11周：編程實現(xiàn)系統(tǒng)的功能，并完成調試及完善工作。確定基本方案，完成開題報告。(5) 人臉識別：從記錄的數(shù)據(jù)中找出關鍵幀，并與本地圖庫中的人臉數(shù)據(jù)進行匹配，如果正確匹配點數(shù)與總匹配點數(shù)的比值大于期望值，則認為識別成功。得到要追蹤的區(qū)域。(2) 視頻處理：對視頻進行處理，將視頻分解成單幀圖像。Android端開發(fā)技術：主要涉及到攝像頭的調用和跟蹤時圖像繪制。(5) 每個frame重復(3)(4)。(3) 用MeanShift演算法來收斂欲追蹤的區(qū)域。(1) 首先在影像串列中選擇ㄧ區(qū)域。實際上，研究者們可以用它在紋理分類上得到最先進的水平。因此，由于周圍相鄰8個像素，你最終可能獲取2^8個可能組合，被稱為局部二值模式，有時被稱為LBP碼。如果中心像素的亮度大于等于他的相鄰像素，把他標記為1，否則標記為0。人臉識別算法，LBP算法，LBP的基本思想是對圖像的像素和它局部周圍像素進行對比后的結果進行求和。并與本地存儲的人臉數(shù)據(jù)進行對比，識別人物的身份。 基本模塊視頻源獲取模塊：該部分主要負責從手機的攝像頭中獲取視頻源，并且分解成成每一幀圖像，作為分析比對模塊的輸入。OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Win
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