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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡與視頻技術的迅猛發(fā)展,數(shù)字化視頻監(jiān)控技術在全社會得到了廣泛應用,如公安天網(wǎng)系統(tǒng),道路視頻監(jiān)控系統(tǒng),以及眾多的商場、社區(qū)和樓宇視頻監(jiān)控系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)能實時記錄和存儲所監(jiān)控的場景的視頻信息,為后續(xù)視頻內(nèi)容分析,提供了大量的數(shù)據(jù)支撐。然而,針對這些大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)的監(jiān)控與分析,亟需大量的人力和物力參與。因此,視頻自動分析成為了數(shù)字化視頻監(jiān)控的關鍵技術。本文以視頻分析中所涉及的人臉跟蹤為研究內(nèi)容,在跟蹤方法等關鍵技術上進行了深入研究和
2、探索,提出了魯棒性較好的算法,實現(xiàn)了人臉的可靠跟蹤。
本文的具體研究內(nèi)容及創(chuàng)新為:
?。?)在特征選擇上,本文采用了小波特征來進行人臉跟蹤。目前的跟蹤算法以顏色為特征很容易出現(xiàn)跟蹤中的目標錯位抖動的情況,算法穩(wěn)定性差,背景的干擾較大。小波特征是一種具有多分辨率描述性質(zhì)的目標特征,對圖像整體的低灰度級別的描述,結合對部分細節(jié)區(qū)域的高分辨率描述能夠較好的描述目標,降低背景的干擾,結合主元分析降維技術來降低特征的維數(shù),進而減
3、小小波特征匹配處理的計算量。
?。?)在人臉模型建模上,本文采用的是具有記憶性的建模算法。目標人臉在跟蹤過程中在不是一成不變的,人臉的轉(zhuǎn)向、側臉都會改變對人臉的描述結果,而當出現(xiàn)短暫的遮擋時,人臉會部分或全部丟失,具有記憶性的基準模型建模算法對最近一段時間內(nèi)的目標人臉進行記錄,基準模型用模型集合加權表示,基準模型集合動態(tài)更新,能夠平緩的適應目標人臉的變化,當目標出現(xiàn)短暫的遮擋丟失時也會在目標再次出現(xiàn)后跟蹤到目標。
?。?
4、)算法同時結合了顏色特征來進行無效粒子的濾除。在建立的粒子樣本中首先通過顏色特征快速的將無效粒子排除,只對有效粒子進行基于小波特征的計算處理,這樣可避免算法在非目標區(qū)域上花費過多時間,而把重點放在對目標人臉相似區(qū)域的處理上。
基于上述人臉跟蹤算法,運用Microsoft Visual Studio2008集成開發(fā)環(huán)境下結合開源庫OpenCV2.3.1和界面庫Microsoft Foundation Classes(MFC),開
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