即时通讯机器人中人脸识别与跟踪技术研究

计算机和机器人技术的不断发展,机器人也将逐渐的进入家庭生活中,作为人与机器人的交互的方法有许多种。本文从属于机器人学、人机交互与模式识别等多个领域,以开发机器人人机交互的方法为目的。本文中进行有针对性的人脸识别与跟踪问题的研究就是人与机器人直接交互的方法之一。主要包含以下三个方面: 1、人脸识别 对于目标人脸的识别,首先要对摄像头视觉内的目标进行检测是否存在人脸,本文在YCbCr颜色混合高斯模型下,采用了基于Haar特征的AdaBoost检测方法,在检测的基础上做了人脸识别,采用了PCA的特征脸识别方法。实验证明,通过上述算法能够准确而实时的对人脸进行检测与识别。 2、人脸跟踪 本文采用的跟踪算法主要是粒子滤波,但是考虑到背景等干扰,结合颜色和纹理这两个特征,所采用的颜色是HSV颜色模型,并在提取纹理特征引入了LBP(局部二值模式)算子。经过实验证实,采用融合颜色和纹理特征的粒子滤波算法,人脸跟踪的鲁棒性也很高。 3、人脸识别与跟踪系统在机器人中的实现 主要是对于硬件和软件的实施方案给予说明,并介绍了主要涉及到的硬件部件的参数,如COMS摄像头、Cortex-M3 LPC1800处理器、控制台,以及给出了在Visual Studio 2008中的软件实时流程。