Tracking people in a dense crowd is a challenging problem for a single camera tracker due to occlusions and extensive motion that make human segmentation difficult. In this paper we suggest a method for simultaneously tracking all people in a

人眼的识别是计算机人脸识别和智能监控中的重要部分。本文提出了一种基于灰度投影 曲线和边缘检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界, 之 后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻中部的上下边界, 然后利用人脸比例模型估计人眼的大 概位置, 分析人眼区域的边缘图象, 给出人眼的确切位置。实现表明, 该算法简单、快速, 鲁棒性强-Identification of the human eye is the computer face recognition

自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。 （1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。 （2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。 （3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确