視頻序列中的多角度人臉檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、表情分析等領(lǐng)域中的基礎(chǔ)性環(huán)節(jié),能否準(zhǔn)確地檢測(cè)出人臉是進(jìn)行人臉識(shí)別的前提條件。隨著這些領(lǐng)域的不斷發(fā)展,對(duì)人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)提出了更高的要求,這就迫切需要提高在真實(shí)場(chǎng)景中人臉檢測(cè)與跟蹤的能力。由于人臉受光照、膚色紋理、表情、姿態(tài)等一系列因素的影響,這就給人臉檢測(cè)與跟蹤帶來了困難;同時(shí),對(duì)于視頻序列中的多人臉跟蹤,最大的問題是能否滿足實(shí)時(shí)性的要求,以及遮擋問題。能否很好的處理遮擋,無疑是對(duì)目標(biāo)跟蹤提出了

2、更高的要求。因此,如何實(shí)時(shí)、高效地跟蹤人臉目標(biāo)以及如何有效地適應(yīng)人臉目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)和特性變化是要解決的兩個(gè)關(guān)鍵問題。視頻序列中的人臉跟蹤,其核心過程主要包括兩個(gè)方面:人臉檢測(cè)與人臉跟蹤。視頻序列中的人臉檢測(cè)是人臉跟蹤的基礎(chǔ),只有正確找到人臉目標(biāo)的所在位置,才能實(shí)現(xiàn)人臉的跟蹤。隨著這幾年機(jī)器視覺、目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展,人臉檢測(cè)的方法也是越來越多,而基于級(jí)聯(lián)分類器的AdaBoost算法是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域公認(rèn)的最有效的方法之一。本文分析了AdaBoos

3、t算法存在的缺陷,提出了一種新的基于特征簡化的AdaBoost算法,在保證檢測(cè)精度的同時(shí),使訓(xùn)練速度提高了20倍以上。為了進(jìn)一步提高級(jí)聯(lián)分類器的檢測(cè)速度,達(dá)到視頻序列中實(shí)時(shí)多角度、多人臉檢測(cè)的目的,引入了膚色特征。利用本文提出的結(jié)合積分圖和膚色特征的方法,可以快速排除非目標(biāo)區(qū)域,提高檢測(cè)速度,實(shí)現(xiàn)了視頻序列中多角度、多人臉的快速實(shí)時(shí)檢測(cè)。對(duì)于人臉跟蹤,在保證跟蹤正確率的同時(shí)要確保跟蹤的實(shí)時(shí)性,本文利用CamShift算法,避免對(duì)每幀圖像