题目：彩色视频中人脸特征的定位与跟踪

本文主要实现了彩色视频中人脸特征的实时定位与跟踪系统。人脸特征的实时提取方面采用了分级细化思想。首先实现对肤色区域的提取。论文中讨论了三种变换色系下肤色聚类的效果。通过对比其效果，采用了将彩色图像从RGB色系转换到YCbCr色系和归一化RGB色系，结合了其中两种色系优势，达到了较好的肤色分割效果。在肤色分割的基础上实现了聚类，完成肤色区域的提取。肤色提取以后，结合头发信息和OpenCV中的Adaboost算法定位人脸。眼睛特征区域的提取是在人脸区域中通过创建眼睛模板，定位眼睛，然后根据人脸的结构特征，推断出其他特征区域的位置来实现的。在这一步中重点讨论了眼睛定位的方法。在大致定位出特征区域位置以后，在相应的特征区域中通过使用SUSAN角点检测算法和Canny边缘检测算法，提取角点和边缘点等特征信息。由于本系统实时性的要求和完成特征提取复杂度之间的矛盾，需要充分利用视频流中丰富的帧间信息对提取目标进行合理预测。本文对几种主要的运动预测算法进行了讨论，在人脸区域提取的基础上，使用了OpenCV中的Camshift算法进行人脸跟踪，基本满足了系统实时性的要求 。论文给出了系统的整体设计与实现，对重点的类及数据结构进行了说明，主要算法给出了算法流程图。