基于視頻的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)的研究

1、基于視頻的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)的研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)生姓名：王麗指導(dǎo)教師：李見為教授專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)科門類：工學(xué)重慶大學(xué)光電工程學(xué)院二OO八年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要本文研究了人臉檢測與人臉跟蹤問題。人臉檢測與人臉跟蹤技術(shù)是計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)。計算機視覺中的人臉圖像信息處理領(lǐng)域包含有人臉識別、姿態(tài)估計、表情識別、視頻監(jiān)控等多個研究方向，而幾乎所有這些方向都涉及到人臉的檢測與跟蹤問題。文中收集和分析了大量近年

2、來國內(nèi)外關(guān)于人臉檢測與人臉跟蹤的學(xué)術(shù)論文及研究報告，針對人臉自動跟蹤系統(tǒng)的建立進行了深入的研究。并在國際、國內(nèi)關(guān)于人臉檢測技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上，提出并實現(xiàn)了集人臉檢測和跟蹤與一體的自動人臉跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)借鑒了前人的一些人臉檢測與人臉跟蹤算法，并針對研究項目的要求和實驗條件，作了一些關(guān)鍵性的改進。其主要研究工作如下：在人臉檢測環(huán)節(jié)，本文采用了兩種方案：基于Adaboost的人臉檢測和基于膚色的人臉檢測。這兩種方法的特點是速度快，實時性好

3、且有互補性。Adaboost的人臉檢測是從一個較大的特征集中選擇少量關(guān)鍵的haarlike特征，產(chǎn)生一個高效的強分類器。再用級聯(lián)方式將單個的強分類器級聯(lián)成為一個更加復(fù)雜的級聯(lián)分類器。在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于Adaboost的人臉檢測軟件，該軟件可檢測多種格式的靜態(tài)正面人臉圖像，檢測速度快，實時性好，對CMU人臉測試庫的檢測率達到97.5%。在參考了大量的人臉檢測算法的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于膚色特征的人臉檢測方法。這種方法利用膚色特征，將圖像轉(zhuǎn)

4、換到HSV空間，根據(jù)設(shè)置的閾值將膚色區(qū)域從復(fù)雜的圖像中分割出，針對背景中的類膚色區(qū)的干擾問題，本文提出了結(jié)合運動信息去掉噪聲的方法，從而得到人臉候選區(qū)。在這里也提出了一種快速有效獲取人臉侯選區(qū)的中心和大小的方法，并進行標識。提出并實現(xiàn)了基于卡爾曼預(yù)測算法的人臉跟蹤算法。該方法結(jié)合了人臉檢測與目標跟蹤兩方面的內(nèi)容。采用Adaboost算法進行人臉檢測，再用膚色檢測驗證目標人臉區(qū)以提高檢測的準確率，并記錄要跟蹤的目標信息；應(yīng)用了卡爾曼預(yù)測算