基于OpenCV的通用人脸检测模块设计

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2011.

J4 ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (1): 97-101.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2011.

基于OpenCV的通用人脸检测模块设计

张莹，李勇平，敖新宇

(中国科学院上海应用物理研究所，上海 201800)

收稿日期:2009-09-25 修回日期:2010-04-15 出版日期:2011-01-25 发布日期:2011-01-25
通讯作者: 张莹 E-mail:chrysoidine@gmail.com
作者简介:张莹(1986)，女,河南获嘉人，硕士，研究方向为生物特征识别。李勇平(1963)，男,江西南昌人,研究员,博士生导师,研究方向为图像处理与模式识别、束线控制等。
基金资助:
国家863计划资助项目(2008AA01Z124)

Design of a Common Face Detection Module Based on OpenCV

ZHANG Ying，LI Yongping，AO Xinyu

(Shanghai Institute of Applied Physics,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 201800,China)

Received:2009-09-25 Revised:2010-04-15 Online:2011-01-25 Published:2011-01-25

摘要/Abstract

摘要：

人脸检测是智能视频监控系统中的重要组成部分，OpenCV实现的Adaboost人脸检测算法达到了实时检测人脸的处理速度。但在实际应用中，由于平台移植等障碍，现有系统升级兼容此模块困难。本文提出了一种支持多编程语言平台的通用人脸检测模块，详细阐述了.NET平台调用技术和改进的JNI方法调用OpenCV人脸检测模块的具体步骤和关键过程。该模块解决了.NET、Java和OpenCV彩色图像数据的传递问题，定义了人脸检测模块调用的接口标准，为更多跨平台调用提供参考，可很容易地集成到原有视频监控系统当中。通过多次实验验证，集成该模块的视频系统在系统资源有限的条件下获得了较高的检测率和处理速度。

关键词: 本地方法接口, OpenCV人脸检测, 视频监控, 性能测试

Abstract:

Face detection is an important part in intelligent video surveillance systems. The Adaboost face detection algorithm of OpenCV can process videos in a realtime way. Because of the languages and platforms, very few systems are compatible with such a function. A module of face detection that supports multiple program languages is presented,and the P/Invoke techniques in the .NET and the improved JNI methods for calling the OpenCV face detection module are explained in detail. This module solves the problems of parameter passing among .NET, Java and OpenCV for color images and can be simply integrated into most existing videobased application systems. It also defines a standard interface for module scheduling and can be referenced by more crossplatform applications. The experimental results show that the video systems which integrate this module obtain a high detection rate and realtime processing speed with limited system resources.

Key words: native interface;OpenCV face detection;video surveillance;performance evaluation

张莹，李勇平，敖新宇. 基于OpenCV的通用人脸检测模块设计[J]. J4, 2011, 33(1): 97-101.

ZHANG Ying，LI Yongping，AO Xinyu. Design of a Common Face Detection Module Based on OpenCV[J]. J4, 2011, 33(1): 97-101.

[1]	俞丁翠, 罗龙飞, 宋云鹏, 李文通, 石亮. 面向高密度闪存的内存页大小探索[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(07): 1167-1174.
[2]	何平, 李刚, 李慧斌, . 基于深度学习的视频异常检测方法综述[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(09): 1620-1629.
[3]	衡冬冬,唐玉华,易晓东,刘向阳,周侗. 并行原型系统上BFS算法设计实现与测试分析[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(01): 27-34.
[4]	周坚和. 泛在网络综合视频监控系统架构设计[J]. J4, 2013, 35(5): 180-185.
[5]	赵满意1，赵利1，莫金旺2,李和1，刘涛1. 视频采集与编码技术在视频监控终端中的应用[J]. J4, 2011, 33(1): 122-126.
[6]	孔英会，张新新，王蕴珠. 智能视频监控系统中物体遗留检测方法的研究[J]. J4, 2010, 32(6): 118-121.
[7]	蒋文芳1，赵利1，莫金旺2. AODV算法在视频监控系统中的应用与研究[J]. J4, 2010, 32(12): 157-160.
[8]	王冬华吴壮志. 海防监控系统中雷达引导功能的设计与实现[J]. J4, 2008, 30(2): 42-44.
[9]	肖政宏韩秋凤朱丽群. 基于ARM和DSP的远程视频监控系统的设计与实现[J]. J4, 2006, 28(9): 53-55.
[10]	李文武刘予. 基于硬件与虚拟用户的大型软件性能测试解决方案[J]. J4, 2005, 27(4): 6-7.
[11]	余胜生苏曙光周敬利. 基于DirectShow的通用多路视频接口研究和实现[J]. J4, 2005, 27(11): 25-27.
[12]	周敬利徐锋余胜生. Linux下基于iSCSI存储系统的实现与性能评测[J]. J4, 2004, 26(6): 1-3.
[13]	谢长生姜国松刘瑞芳. RAID控制器中多级Cache的研究[J]. J4, 2004, 26(12): 97-100.
[14]	谢长生贾林吴伟. 一种高性能RAID系统的设计和实现[J]. J4, 2004, 26(11): 106-109.

基于OpenCV的通用人脸检测模块设计

Design of a Common Face Detection Module Based on OpenCV

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