基于視頻的人臉檢測與跟蹤算法的研究.pdf

1、近年來，隨著計算機水平和計算機視覺的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為了一個新興的應用方向和備受關注的前沿課題。基于圖像序列的運動目標檢測與跟蹤是計算機視覺領域和數(shù)字圖像處理領域的重要研究課題之一。本文主要以智能視頻監(jiān)控為研究背景，針對人臉檢測、人臉跟蹤、人臉圖像篩選等問題進行了研究，并在此基礎上建構了一個相對完整的人臉檢測與跟蹤軟件系統(tǒng)。本文的主要研究內容如下:
　　(1)綜合利用人臉的運動信息、顏色信息和灰度信息進行人臉檢測。提出

2、了基于YCbCr空間的背景建模改進算法，并采用Gabor濾波器組提取出人臉候選區(qū)域的Gabor特征，用分類器進行人臉驗證，最終實現(xiàn)人臉定位。該方法綜合運用了人臉的運動、色彩與灰度信息，能夠有效克服光照和陰影對檢測的影響，并提高檢測的完整性和準確性。
　　(2)綜合利用人臉的顏色信息、形態(tài)比例信息和運動信息進行人臉跟蹤。首先，將人臉檢測結果初始化跟蹤，實現(xiàn)人臉的自動跟蹤;然后，采用基于人臉膚色特征的Camshift跟蹤算法進行人臉跟

3、蹤，并采用Kalman濾波器對運動目標進行估計;最后，根據(jù)Camshift跟蹤算法易受相似顏色干擾的特點，加入人臉形態(tài)約束和運動約束，最終完成自動的人臉跟蹤系統(tǒng)。該方法能夠有效解決跟蹤中出現(xiàn)的問題，實現(xiàn)魯棒地跟蹤;
　　(3)綜合人臉圖像的清晰度和人臉正面性對跟蹤輸出的人臉圖像進行篩選。本文基于人臉圖像的清晰度和正面性，設計了針對人臉圖像的綜合評價系統(tǒng)，實驗證明該系統(tǒng)能夠有效地對人臉圖像進行綜合評定;
　　(4)基于本文算法