人臉快速檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、在人臉檢測與跟蹤研究中，如何能夠快速的，魯棒的檢測和跟蹤人臉一直是待解決的關鍵問題。針對這一關鍵問題，本文主要對人臉快速檢測與跟蹤方法進行了研究，具體如下： 1．基于粒子群優(yōu)化算法的人臉區(qū)域快速分割 提出了一種新的快速的彩色圖像中復雜背景下人臉區(qū)域分割方法。該方法突破了傳統(tǒng)的逐點搜索的機制，將粒子群優(yōu)化算法用于對彩色圖像中人臉膚色像素進行聚類與標記，極大地提高了人臉區(qū)域檢測與分割的速度。 2．基于均值漂移算法的人

2、臉自適應跟蹤 基于均值漂移算法提出了一種自適應人臉跟蹤方法，采用自適應人臉方向模板。與傳統(tǒng)的均值漂移跟蹤方法相比，當人臉傾斜時，能更精確的描繪出人臉位置。實驗結果表明，在基本不增加計算量的情況下，能對人臉的傾斜進行很好的自適應跟蹤。 3．基于均值漂移算法與卡爾曼濾波器結合的多人臉跟蹤 提出了一種基于均值漂移與卡爾曼濾波器結合的多人臉跟蹤方法。該方法針對每個跟蹤器，將均值漂移向量作為卡爾曼濾波器的觀測值，能夠大大提