基于统计学习算法的人脸跟踪的中期报告.docx

基于统计学习算法的人脸跟踪的中期报告 人脸跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用非常广泛。本项目旨在基于统计学习算法实现人脸跟踪，具体来说，我们将采用卡尔曼滤波算法和背景差分算法对视频流中的人脸进行跟踪。 在前期工作中，我们已经完成了卡尔曼滤波算法和背景差分算法的学习，并通过编程实现了这两种算法。在测试过程中，我们使用了一些已有的视频数据，例如公共场所的监控视频等，结果表明，这两种算法都可以实现较好的人脸跟踪效果，并且可以处理相对较为复杂的情况，例如光线变化和人脸遮挡等。 在进一步的工作中，我们计划实现以下几个步骤： 1. 对卡尔曼滤波算法和背景差分算法进行优化，以提高其跟踪精度和速度。 2. 将以上两种算法结合起来，形成一个较为完整的人脸跟踪系统，并对其进行优化和测试。 3. 对于一些特殊情形，例如人脸姿态变化较大、人脸表情等不同情况，我们将探索一些更加先进的算法进行优化，以提高跟踪效果。 在项目的末期，我们将进行系统优化和测试，希望能够实现一个较为完善的人脸跟踪算法，并将其应用到实际场景中去。