視頻中顯著人臉的檢測(cè)算法研究.pdf

1、人臉的檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)較為前沿和重要的課題。作為最直觀和最具代表性的生物特征，人臉的存在以及身份確認(rèn)為視頻信息提供了重要的語(yǔ)義特征，并為后續(xù)的視頻檢索以及相關(guān)處理提供了的基礎(chǔ)。 本文對(duì)彩色人臉在圖像和視頻中的檢測(cè)作了系統(tǒng)深入的研究，提出了一種基于膚色模型的貝葉斯人臉檢測(cè)算法。該算法充分利用了彩色圖像中的顏色信息，以及人臉的結(jié)構(gòu)信息，將復(fù)雜的人臉檢測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)化為兩大基本步驟：膚色檢測(cè)和人臉特征檢測(cè)。前者借助混合高斯模型(

2、GMM)對(duì)人臉膚色區(qū)域建模，生成膚色檢測(cè)規(guī)則。針對(duì)GMM中分量數(shù)合理選擇問(wèn)題，提出一種基于聚類(lèi)有效性函數(shù)的最優(yōu)分量數(shù)確定方法，以提高膚色檢測(cè)的精度。在人臉特征區(qū)域判決中，引入菱形搜索與貝葉斯判決相結(jié)合，以提高人臉特征區(qū)域的檢測(cè)速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法具有較高的檢測(cè)精度和較低的漏檢率。 其次，本文將人臉檢測(cè)擴(kuò)展到了視頻當(dāng)中，提出了一種基于眼睛定位的人臉跟蹤算法。對(duì)于算法定義的新聞視頻中的顯著人臉，具有較好的跟蹤效果。此外，顯著人臉