人臉檢測與跟蹤.pdf

1、在智能化的人機交互過程和對計算機視覺的研究中,人臉可以提供大量有價值的信息,盡管對人臉的檢測與跟蹤已經(jīng)取得了眾多的成果,但仍存在下述幾個研究的難點問題:實時性、圖像分割、遮擋處理、多攝像機使用.論文針對上述問題進(jìn)行了較深入的研究,提出了一套充分考慮時間復(fù)雜度和復(fù)雜環(huán)境下的人臉檢測與跟蹤算法,并建立了以該算法為核心的多攝像機環(huán)境下人臉檢測與跟蹤系統(tǒng).該文的主要創(chuàng)新點:提出了一種基于膚色和梯度信息的實時人臉檢測算法.考慮到實時性和圖像分割,

2、從設(shè)計快速準(zhǔn)確的檢測算法作為出發(fā)點,結(jié)合人臉的特點采用尺度變換、膚色空間和梯度模型等關(guān)鍵技術(shù),較好的兼顧了精度和實時性.大量實驗表明該算法對于頭部的傾斜和旋轉(zhuǎn)不敏感,能夠在較復(fù)雜的動態(tài)背景下進(jìn)行實時人臉檢測.提出一種基于粒子濾波的復(fù)雜環(huán)境下人臉檢測與跟蹤算法."粒子,,濾波能夠處理非線性、非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題.考慮到遮擋以及人運動的不確定性和非線性等因素,基于粒子濾波的跟蹤算法無需給出量測方程,且當(dāng)目標(biāo)發(fā)生遮擋時能夠自適應(yīng)的改變搜索

3、空間,實驗分析證明了該算法的有效性.針對靜態(tài)背景提出改進(jìn)的基于運動分割和色彩模型的人臉檢測與跟蹤算法.引入運動分割能夠有效的提高算法的穩(wěn)定性,分析表明即便背景發(fā)生劇烈變化,該算法的性能也與前問題提出的人臉檢測算法相當(dāng).提出了一種基于多攝像機的動態(tài)背景下人臉最優(yōu)視角選擇算法.在給出最優(yōu)視角選擇準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上,根據(jù)實際應(yīng)用分別提出基于膚色比率與彩色直方圖的最優(yōu)視角選擇算法.基于PC機終端開發(fā)了軟件控制攝像機的自動人臉檢測與跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)可完