視頻序列中的多角度人臉檢測與跟蹤.pdf

1、人臉檢測與跟蹤技術是智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、表情分析等領域中的基礎性環(huán)節(jié),能否準確地檢測出人臉是進行人臉識別的前提條件。隨著這些領域的不斷發(fā)展,對人臉檢測與跟蹤技術提出了更高的要求,這就迫切需要提高在真實場景中人臉檢測與跟蹤的能力。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,這就給人臉檢測與跟蹤帶來了困難;同時,對于視頻序列中的多人臉跟蹤,最大的問題是能否滿足實時性的要求,以及遮擋問題。能否很好的處理遮擋,無疑是對目標跟蹤提出了

2、更高的要求。因此,如何實時、高效地跟蹤人臉目標以及如何有效地適應人臉目標的運動和特性變化是要解決的兩個關鍵問題。視頻序列中的人臉跟蹤,其核心過程主要包括兩個方面:人臉檢測與人臉跟蹤。視頻序列中的人臉檢測是人臉跟蹤的基礎,只有正確找到人臉目標的所在位置,才能實現(xiàn)人臉的跟蹤。隨著這幾年機器視覺、目標檢測領域的發(fā)展,人臉檢測的方法也是越來越多,而基于級聯(lián)分類器的AdaBoost算法是目標檢測領域公認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,在保證檢測精度的同時,使訓練速度提高了20倍以上。為了進一步提高級聯(lián)分類器的檢測速度,達到視頻序列中實時多角度、多人臉檢測的目的,引入了膚色特征。利用本文提出的結合積分圖和膚色特征的方法,可以快速排除非目標區(qū)域,提高檢測速度,實現(xiàn)了視頻序列中多角度、多人臉的快速實時檢測。對于人臉跟蹤,在保證跟蹤正確率的同時要確保跟蹤的實時性,本文利用CamShift算法,避免對每幀圖像