基于无线数据传输的远程人脸追踪
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人脸图像库来源于http：／／www．ai．mit．edu／projects／cbcl。训练集包括6 977个19×19图像样本，2 429张的人脸和4 548张非人脸。本文选用了库中的1 000幅人脸图像，2 000幅非人脸图像。由于MITCBCL数据库中的人脸都是国外的，所以笔者采集了500幅国内的人脸图像，并将其标准化为19×19的尺寸。所以人脸总数共1 500幅，非人脸图像总数共2 000幅。实验结果如表1所示。
5 结语
本文采用AdaBoost算法进行人脸的检测，根据人脸面部的主要灰度分布特征，选择采用了Haar特征，通过在训练过程中选取出最优的Haar特征，再将Haar特征转换成弱分类器，最终组合构成强分类器，应用到图像中进行人脸区域的检测，得到较准确的人脸信息。采用GPRS技术进行人脸图像数据的无线传输，通过无线视频监控终端对视频信号进行实时采集，并通过无线网络传送到远程视频服务器。采用Gabor小波进行人脸特征提取，采用SVM进行分类，采用“一对一”的策略来的人脸进行分类识别。
虽然本文从各方面都考虑了算法的有效性，但是在实际运行中还是存在不足的地方，如摄像头达到一定数量时，传输速率受到一定影响，如何保证传输速率和图像较少失真问题有待进一步研究解决。
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