一、项目基本情况
项目名称：基于HoloLens的Viola-Jones人脸检测改进算法
项目类型：参加2018“华资杯”广东省大学生计算机作品比赛暨泛珠三角+大学生计算机作品赛广东赛区选拔赛（本科组），获三等奖
项目负责人：商韵怡-2014级-计算机科学与技术
指导老师：黄静
二、作品展示图及功能概述
1. 作品全貌展示图
2. 项目实用价值：
近年来，随着科技的迅速发展，人脸检测不再是科幻电影中的桥段，它逐渐渗透到我们生活中的方方面面，如身份比较、安全门禁、个人计算机解锁、零售支付等。利用HoloLens进行人脸检测，将真实和虚拟两种信息相互补充、叠加，可以将此技术应用在社交、公共安全、企业管理等方面，在提升用户体验的同时，让我们的生活更加智能和便捷。
3. 项目功能简介及截图：
本论文通过人脸检测算法和HoloLens全息眼镜的结合，利用二维卷积分离对经典算法Viola-Jones实现改进，配合HoloLens的图像高分辨率提出了图像重采样技术，使检测速度平均提升了4.0倍；结合HoloLens的深度摄像头，实现在三维空间中的人脸检测和定位。与现有的MAF API进行实验数据对比，在一般情况下，本算法检测的速度是其4.1倍；在图片数量较多的情况下为9.8倍；在图片尺寸较小的情况可高达20倍。
三、项目开发实践收获：
创新点如下：
（1）首次提出在HoloLens上实现人脸检测；
（2）对经典算法Viola-Jones实现改进，采用二维卷积分离提升检测速度（对算法本身的改进）；
（3）基于HoloLens图像的高分辨率实现图像重采样（结合实现平台的改进）；
（4）结合HoloLens的深度摄像头，实现在三维空间中的人脸检测和定位，比起普通的平面图像检测更有特色。
