在视频中减去帧的面部跟踪
Face tracking with subtracting frames in video
是否可以在不使用人脸识别的情况下通过减帧跟踪视频中的人脸？
如果下一帧换脸会怎样？有什么方法可以通过减法来检测这种变化吗？
面部跟踪不同于面部识别。简单地说，
Face tracking意思是，追踪一个有面部特征的物体。
人脸识别表示在一组已知人脸中检测并识别出人脸。
要首先跟踪人脸，您需要检测它。因此，为了检测人脸，有一些简单的技术，例如 Haar Feature-based Cascade Classifiers 和 LBP cascade classifier。您可以 google 它们并阅读它们。
检测到人脸后，就可以尝试解决人脸追踪问题了。但是通过不同的帧跟踪人脸，意味着你要为每一帧重复人脸检测过程。现在的问题是如何提高检测速度，使其适合 30 FPS 等正常帧速率？
一个简单的解决方案是减少搜索区域。换句话说，如果在第一帧中检测到面部，则无需在第二帧中搜索整个帧区域。最佳方案是从上一帧的人脸位置开始搜索。
可以找到简单的人脸检测和跟踪教程here。
试试这个 example，它使用 Viola-Jones 面部检测算法和 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 算法进行跟踪。
是否可以在不使用人脸识别的情况下通过减帧跟踪视频中的人脸？
如果下一帧换脸会怎样？有什么方法可以通过减法来检测这种变化吗？
面部跟踪不同于面部识别。简单地说，
Face tracking意思是，追踪一个有面部特征的物体。
人脸识别表示在一组已知人脸中检测并识别出人脸。
要首先跟踪人脸，您需要检测它。因此，为了检测人脸，有一些简单的技术，例如 Haar Feature-based Cascade Classifiers 和 LBP cascade classifier。您可以 google 它们并阅读它们。
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