基于無線數據傳輸的遠程人臉追蹤
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人臉圖像庫來源于http：／／www．ai．mit．edu／projects／cbcl。訓練集包括6 977個19×19圖像樣本，2 429張的人臉和4 548張非人臉。本文選用了庫中的1 000幅人臉圖像，2 000幅非人臉圖像。由于MITCBCL數據庫中的人臉都是國外的，所以筆者采集了500幅國內的人臉圖像，并將其標準化為19×19的尺寸。所以人臉總數共1 500幅，非人臉圖像總數共2 000幅。實驗結果如表1所示。
5 結語
本文采用AdaBoost算法進行人臉的檢測，根據人臉面部的主要灰度分布特征，選擇采用了Haar特征，通過在訓練過程中選取出最優的Haar特征，再將Haar特征轉換成弱分類器，最終組合構成強分類器，應用到圖像中進行人臉區域的檢測，得到較準確的人臉信息。采用GPRS技術進行人臉圖像數據的無線傳輸，通過無線視頻監控終端對視頻信號進行實時采集，并通過無線網絡傳送到遠程視頻服務器。采用Gabor小波進行人臉特征提取，采用SVM進行分類，采用“一對一”的策略來的人臉進行分類識別。
雖然本文從各方面都考慮了算法的有效性，但是在實際運行中還是存在不足的地方，如攝像頭達到一定數量時，傳輸速率受到一定影響，如何保證傳輸速率和圖像較少失真問題有待進一步研究解決。
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