基于HoloLens的Viola-Jones人脸检测改进算法-信息技术学院
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基于HoloLens的Viola-Jones人脸检测改进算法


2018年08月08日 13:53  点击:


一、项目基本情况

项目名称:基于HoloLens的Viola-Jones人脸检测改进算法

项目类型:参加2018“华资杯”广东省大学生计算机作品比赛暨泛珠三角+大学生计算机作品赛广东赛区选拔赛(本科组),获三等奖

项目负责人:商韵怡-2014级-计算机科学与技术

指导老师:黄静


二、作品展示图及功能概述

1. 作品全貌展示图

 

2. 项目实用价值:

近年来,随着科技的迅速发展,人脸检测不再是科幻电影中的桥段,它逐渐渗透到我们生活中的方方面面,如身份比较、安全门禁、个人计算机解锁、零售支付等。利用HoloLens进行人脸检测,将真实和虚拟两种信息相互补充、叠加,可以将此技术应用在社交、公共安全、企业管理等方面,在提升用户体验的同时,让我们的生活更加智能和便捷。

3. 项目功能简介及截图

本论文通过人脸检测算法和HoloLens全息眼镜的结合,利用二维卷积分离对经典算法Viola-Jones实现改进,配合HoloLens的图像高分辨率提出了图像重采样技术,使检测速度平均提升了4.0倍;结合HoloLens的深度摄像头,实现在三维空间中的人脸检测和定位。与现有的MAF API进行实验数据对比,在一般情况下,本算法检测的速度是其4.1倍;在图片数量较多的情况下为9.8倍;在图片尺寸较小的情况可高达20倍。


三、项目开发实践收获:

创新点如下:

1)首次提出在HoloLens上实现人脸检测;

2)对经典算法Viola-Jones实现改进,采用二维卷积分离提升检测速度(对算法本身的改进);

3)基于HoloLens图像的高分辨率实现图像重采样(结合实现平台的改进);

4)结合HoloLens的深度摄像头,实现在三维空间中的人脸检测和定位,比起普通的平面图像检测更有特色。




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