一種基于視頻運動分析的人臉檢測算法.pdf

1、目前，人臉檢測的算法大都是基于圖像的人臉檢測算法，不是基于視頻的人臉檢測算法。視頻是一個圖像序列，對于一個有語義的運動物體(例如行人)來說，視頻不但包含運動物體空間位置的信息，也包含運動物體時間位移的信息。因此，基于視頻的行人人臉檢測算法不但應該利用行人人臉在每幀圖像中空間位置的信息，也應該利用行人人臉在相鄰幀之間時間位移的信息。本論文研究基于視頻的行人人臉檢測算法，提出一種基于運動分析的行人人臉檢測算法和基于運動估計的行人人臉跟蹤算法

2、。 基于圖像的人臉檢測算法需要用一個大小變化的窗口搜索圖像的每一個角落(或者等價地，固定窗口的大小，改變圖像的尺寸)，以便確定人臉區(qū)域。顯然，這種算法無法適應基于視頻的人臉檢測要求。本論文提出一種基于運動分析的行人人臉檢測算法。這種算法首先利用運動分析的方法檢測行人(特定的運動物體)，然后計算人體重心并根據(jù)人體重心確定人臉區(qū)域，最后利用膚色模型和模板匹配的方法在人臉區(qū)域中檢測人臉。由于行人的面積大于其臉部的面積，加之行人在相續(xù)各

3、幀中有運動信息可尋，因此，先檢測行人后檢測人臉比直接檢測人臉容易。另外，本論文的方法能夠適應人臉大小的變化，不必在搜索窗口大小的選擇上費思量。 基于視頻的入臉檢測算法包括檢測和跟蹤二個部分。目前，許多運動物體的跟蹤算法都是先對每幀進行運動物體的檢測，然后在相鄰幀之間進行運動物體的匹配。這樣做必須對每幀的每個象素點都進行前景點和背景點的甄別，消耗大量的計算資源。本論文采用視頻編碼中運動估計的方法進行人臉跟蹤。運動估計的方法本身具有