人臉實(shí)時(shí)跟蹤與識(shí)別方法的研究.pdf

1、近二十年來，人臉跟蹤與識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別的一個(gè)重要研究方向，在商業(yè)和安全部門有著廣泛的應(yīng)用。目前的研究工作主要集中在靜態(tài)人臉識(shí)別等方面，但由于靜態(tài)圖像的獲取在某些移動(dòng)場(chǎng)合下的獲取是不友善的，給研究工作帶來了一定的困難。為了滿足應(yīng)用的需要，本文通過對(duì)人臉跟蹤與人臉識(shí)別算法的綜述及比較，系統(tǒng)地研究了基于人臉跟蹤的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別方法。論文主要工作分為以下三個(gè)部分： 第一部分為人臉檢測(cè)技術(shù)的研究。人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的

2、初期工作，在整個(gè)系統(tǒng)中起著重要作用，該部分首先采用光照補(bǔ)償算法來校正膚色，然后選擇了YCbCr彩色模型來進(jìn)行膚色區(qū)域分割，接著提出膚色區(qū)域的進(jìn)一步分割和合并算法，最后給出了利用膚色來檢測(cè)五官特征的人臉驗(yàn)證算法并結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析該算法的檢測(cè)效果和應(yīng)用前景。 第二部分為人臉跟蹤技術(shù)的研究，該部分主要是將人臉檢測(cè)的結(jié)果作為初始條件，采用遺傳粒子濾波(GPF)估計(jì)下一幀圖像中人臉的位置，以此進(jìn)行人臉跟蹤。針對(duì)傳統(tǒng)的粒子濾波(PF)算法在復(fù)雜

3、的環(huán)境下達(dá)不到實(shí)時(shí)性要求，出現(xiàn)跟丟的現(xiàn)象，本文提出將遺傳算法中的交叉與變異算子引入到粒子濾波，對(duì)采樣進(jìn)行優(yōu)化，使采樣朝后驗(yàn)密度分布取值較大的區(qū)域運(yùn)動(dòng)。這樣，GPF算法比采用PF算法中的粒子使用效率更高，從而導(dǎo)致所需的粒子數(shù)量大大減少。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)GPF與PF進(jìn)行了比較表明：GPF對(duì)于各種干擾都有較好跟蹤效果，而且在復(fù)雜環(huán)境下可同時(shí)滿足精確與快速的要求。 第三部分為人臉識(shí)別技術(shù)的研究，這一部分主要是在人臉跟蹤基礎(chǔ)上，采用隱馬爾可夫模