TLD框架下的多人臉目標跟蹤算法設計與實現.pdf

1、隨著計算機與信息技術的發(fā)展，多人臉目標跟蹤在實際應用中得到了廣泛的研究，如智能視頻監(jiān)控、人機交互、智能交通、虛擬現實等，吸引了國內外眾多的研究者。這類系統需要自動完成對復雜環(huán)境中多個人的實時監(jiān)控及行為分析，完成這一系列任務需要涉及到計算機視覺領域中許多技術，而多人臉跟蹤是其中的核心技術之一。多人臉跟蹤的研究目的是模擬人的運動感知能力，使計算機能夠自動識別視頻序列中運動的人臉。多人臉跟蹤比一般跟蹤問題更復雜，因為多人臉跟蹤不僅要區(qū)分前景與

2、背景，同時還要區(qū)分不同的人臉，由于人臉間的相似性，給該研究帶來了很大的難度。雖然目前大量的人臉目標跟蹤算法已被提出，但實時與魯棒的多人臉目標跟蹤仍然是一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題。本文針對多人臉目標跟蹤問題展開研究，首先討論了國內外目前在該領域的研究現狀，及存在的難點問題。本文使用了一種新興且有效的長時間單目標跟蹤框架（TLD），該框架將跟蹤、檢測與學習相結合以解決被跟蹤目標在跟蹤過程中發(fā)生的形變、部分遮擋等問題。并以此為基礎，結合實時人臉

3、檢測算法提出了一種多人臉目標自動檢測與跟蹤算法。
　　本研究主要內容包括：⑴在對已有的目標跟蹤算法進行分析比較的基礎上，選用長時間單目標跟蹤框架（TLD）作為跟蹤引擎，并對其進行深入研究，然后結合 Viola-Jones人臉檢測算法將其應用到人臉跟蹤領域，實現人臉的自動檢測與跟蹤。由于這種方法是基于單目標跟蹤算法實現的，因此存在一定的弊端，針對這些弊端本文進行了下面幾個方面的改進。⑵對TLD單目標跟蹤框架進行改進，使其能夠更有效的

4、進行多目標的跟蹤，重新改進了TLD的跟蹤模塊，檢測模塊，以及學習模塊，使他們都能夠有效的處理多目標跟蹤問題。充分發(fā)揮TLD的潛能，使之成為一個真正意義上的多目標跟蹤算法，能夠在同一時刻跟蹤多個目標，避免了采用單目標TLD跟蹤算法而導致的大量重復計算。⑶針對多人臉跟蹤這一特殊領域，提出一種多人臉的標記與分離方案，以處理跟蹤過程中目標總數的變化問題，對隨機出現的新人臉、多人間的相互遮擋、以及人臉的消失等問題能夠較好的判斷并處理，這是實現多人

5、臉的自動檢測與跟蹤的關鍵步驟。⑷為了減少人臉結構相似性給多人臉跟蹤帶來的影響，本文通過改進多目標跟蹤算法TLD中的樣本庫，來增大人臉間的差異性，使其能夠有效的區(qū)分不同的人臉，適應多人臉跟蹤領域的特殊需求。同時，結合實時人臉檢測算法以及有效的多人臉的標記與分離方案，最終實現多人臉的自動檢測與跟蹤。⑸通過大量實驗對本文所提出的多人臉跟蹤算法的有效性進行了驗證，同時對實驗結果進行了詳細分析。⑹利用相關編程語言和OpenCV計算機視覺庫對該算法