基于視頻的人臉檢測(cè)與跟蹤算法的研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)水平和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為了一個(gè)新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注的前沿課題?；趫D像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題之一。本文主要以智能視頻監(jiān)控為研究背景，針對(duì)人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉圖像篩選等問(wèn)題進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上建構(gòu)了一個(gè)相對(duì)完整的人臉檢測(cè)與跟蹤軟件系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)綜合利用人臉的運(yùn)動(dòng)信息、顏色信息和灰度信息進(jìn)行人臉檢測(cè)。提出

2、了基于YCbCr空間的背景建模改進(jìn)算法，并采用Gabor濾波器組提取出人臉候選區(qū)域的Gabor特征，用分類器進(jìn)行人臉驗(yàn)證，最終實(shí)現(xiàn)人臉定位。該方法綜合運(yùn)用了人臉的運(yùn)動(dòng)、色彩與灰度信息，能夠有效克服光照和陰影對(duì)檢測(cè)的影響，并提高檢測(cè)的完整性和準(zhǔn)確性。
　　(2)綜合利用人臉的顏色信息、形態(tài)比例信息和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行人臉跟蹤。首先，將人臉檢測(cè)結(jié)果初始化跟蹤，實(shí)現(xiàn)人臉的自動(dòng)跟蹤;然后，采用基于人臉膚色特征的Camshift跟蹤算法進(jìn)行人臉跟

3、蹤，并采用Kalman濾波器對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行估計(jì);最后，根據(jù)Camshift跟蹤算法易受相似顏色干擾的特點(diǎn)，加入人臉形態(tài)約束和運(yùn)動(dòng)約束，最終完成自動(dòng)的人臉跟蹤系統(tǒng)。該方法能夠有效解決跟蹤中出現(xiàn)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)魯棒地跟蹤;
　　(3)綜合人臉圖像的清晰度和人臉正面性對(duì)跟蹤輸出的人臉圖像進(jìn)行篩選。本文基于人臉圖像的清晰度和正面性，設(shè)計(jì)了針對(duì)人臉圖像的綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)能夠有效地對(duì)人臉圖像進(jìn)行綜合評(píng)定;
　　(4)基于本文算法