一、简介
目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中都很重要，包括活动识别、汽车安全和监视。这里将跟踪问题分为三个部分:
探测人脸识别要跟踪的面部特征追踪脸部
首先，你必须检测脸部。Matlab中使用
vision.CascadeObjectDetector对象来检测视频帧中人脸的位置。级联对象检测器使用Viola-Jones检测算法和训练过的分类模型进行检测。缺省情况下，检测器配置为检测人脸，但也可以用于检测其他类型的物体。
之后为了随时间跟踪面部，使用Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)算法。虽然可以在每一帧上使用级联对象检测器，但它的计算成本很高。当被摄者转动或倾斜头部时，它也可能无法检测到脸部。这种限制来自于用于检测的训练分类模型的类型。
确定要跟踪的面部特征：
KLT算法在视频帧中跟踪一组特征点。一旦检测定位到了人脸，下一步就是识别可以可靠跟踪的特征点。下面的内容使用了Shi和Tomasi提出的标准“跟踪好的特性”。