彩色圖像的面部檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的前期工作，同時(shí)在安全訪問控制、視頻監(jiān)控、基于內(nèi)容的檢索等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。人臉相關(guān)的應(yīng)用和研究受到越來越多的重視，本文研究的就是視頻監(jiān)控中人臉的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)。 對(duì)于人臉檢測(cè)的研究，己經(jīng)經(jīng)歷了由簡(jiǎn)單到復(fù)雜，由靜態(tài)圖像檢測(cè)到視頻實(shí)時(shí)檢測(cè)的發(fā)展過程。目前常見的人臉跟蹤方法主要有：基于膚色信息、模型、運(yùn)動(dòng)信息和局部器官特征等幾種。由于人臉模式錯(cuò)綜復(fù)雜、易受干擾，所以很多常用的人臉檢測(cè)算法一般都存在計(jì)算量大、速度

2、慢、誤檢率高的弱點(diǎn)。 膚色是人臉的重要信息，不依賴于面部的細(xì)節(jié)特征，對(duì)于旋轉(zhuǎn)、表情等變化情況都能適用，具有相對(duì)的穩(wěn)定性并且和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別。因此膚色在目前的人臉檢測(cè)研究中也得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。雖然膚色算法具有簡(jiǎn)單、快速、姿態(tài)不變性的優(yōu)點(diǎn)，但傳統(tǒng)的膚色檢測(cè)方法不能很好克服光照、攝像機(jī)差異、背景顏色干擾等因素的影響，不適合作為主要的人臉檢測(cè)方法。但如果作為輔助的檢測(cè)手段，則有很好的效果。 基于彩色序列圖像中人

3、臉檢測(cè)和跟蹤技術(shù)的深入研究，本文系統(tǒng)地介紹了近年來相關(guān)的研究成果；提出了一個(gè)由粗到細(xì)的多階段的人臉檢測(cè)算法，該算法充分利用了序列圖像中人臉模式的各種有用信息，將復(fù)雜的檢測(cè)工作分為了三個(gè)部分：膚色區(qū)域分割預(yù)處理，人臉粗檢及利用橢圓擬合的人臉區(qū)域提煉，應(yīng)用人臉基本特征檢測(cè)和定位的人臉細(xì)檢。在膚色模型方面討論了膚色在不同的色彩空間中的表現(xiàn)，通過對(duì)一定數(shù)量的樣本選擇色彩空間并建立了膚色模型，然后通過形態(tài)學(xué)等處理后得到候選區(qū)域，最后對(duì)候選區(qū)域使用

4、橢圓擬合的方法進(jìn)行驗(yàn)證。此外，本文還對(duì)人臉器官的提取提出了使用修正的人眼活動(dòng)模板和利用顏色信息提取嘴唇的方法。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠有效地檢測(cè)出復(fù)雜環(huán)境中的人臉；成功的跟蹤任務(wù)除了依靠確定和驗(yàn)證匹配度的準(zhǔn)則以外，很大程度上決定于搜索空間的尺度，特別是對(duì)于尺寸不斷變化的人臉。通過運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)可以有效地減小搜索區(qū)域，提高跟蹤速度。原有的跟蹤方法多數(shù)利用全局搜索進(jìn)行跟蹤，這大大地增加了運(yùn)算量，降低了實(shí)時(shí)效果。本文利用圖像中人臉幀間運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，僅在人