В работе исследуется пирамидальное исполнение алгоритм трассировки Лукаса Канада [1], который позволяет находить оптическое течение динамического изображения в заданной точке. Оптическое течение определяется как вектор, показывающий смещение изображения в данной точке. Для этого вычисляется функция соответствия в окрестности этой точки и применяется определенная метрика (в данном исполнении L2 метрика) и вектор смещения опреде­ляется как вектор, минимизирующий данную функцию.

Для того чтобы избавится от недостатков стандартного алгоритма (низкой точности и надежности), используется пирамидальное представление изображений, т. е. получение пирамиды изображений с меньшими разрешениями и последовательное вычисление функции соответствия на каждом уровне. Также подбирались оптимальные параметры, глубина пирамиды, размер окна и другие для отслеживания движе­ния в видеопотоке. Также одним из требований к алгоритму являетется высокая скорость работы для работы в реальном времени, на данный момент скорость обработки 15-20 кадров в секунду при 10 контрольных точках на изображении.

Также в работе рассмотрен алгоритм поиска лиц на изображении при помощи вейвлет-преобразования Хаара [2], получены шаблоны для лица с достаточной степенью надежности работы и оптимизиро­ваны другие параметры алгоритма. Реализация также имеет возмож­ность работы с видеопотоком в реальном времени. Данная реализа­ция чувствительна к аффинным преобразованиям изображения, т. е. лица определяются только в стандартном положении, при повороте классификатор перестает идентифицировать лицо.