本文關鍵詞：視頻序列中的人臉檢測與跟蹤技術研究

  更多相關文章： 人臉檢測 人臉跟蹤 YCgCr顏色空間 AdaBoost Struck

【摘要】：隨著計算機視覺、機器學習、深度學習等領域技術的高速發(fā)展,人臉識別已成為當前的熱門研究課題。在視頻序列中,正確的人臉檢測與跟蹤是人臉識別的前提條件。為實現自動捕獲待跟蹤目標,在初始圖像中引入人臉檢測技術,但在現實場景中的人臉檢測往往會受到復雜背景及光照變化等的干擾,從而影響人臉檢測的正確率。同時由于人臉姿態(tài)會隨人體運動而變化,為對視頻序列中的人臉進行穩(wěn)健地標示定位,需要對人臉進行跟蹤處理。故本文主要從人臉檢測和人臉跟蹤兩方面展開研究,為人臉識別提供技術支持。在人臉檢測階段,為提高后續(xù)檢測與跟蹤的效果,本文首先對視頻序列圖像進行了光照補償和濾波的預處理。針對傳統(tǒng)的Adaboost人臉檢測算法采用灰度特征——Haar-like特征訓練人臉分類器,使得該算法在復雜場景下,容易將類似人臉灰度分布的背景區(qū)域誤檢為人臉。針對復雜場景中傳統(tǒng)的Adaboost人臉檢測算法誤檢率高的問題,引入了圖像分割的思想,去除復雜場景中的背景區(qū)域以減少干擾。考慮到人臉區(qū)域中膚色占據大部分信息,對尺度、姿態(tài)、表情等變化不敏感,是具有較強穩(wěn)定性的特征,所以在YCgCr顏色空間下建立膚色模型,快速濾除非膚色的背景區(qū)域,獲得候選膚色區(qū)域。之后再采用Adaboost算法訓練人臉分類器,對候選膚色區(qū)域進行人臉檢測,在訓練過程中加入多角度以及有小部分遮擋的人臉圖像作為訓練樣本,以提高人臉檢測的正確率。實驗表明,改進后的人臉檢測算法具有更高的檢測正確率。通過人臉檢測自動捕獲人臉目標之后,對人臉進行跟蹤,面對復雜場景中的人臉姿態(tài)變換、遮擋以及光照變化等情況,需要一種魯棒、穩(wěn)定的人臉跟蹤算法。本文首先介紹了三種基于學習的目標跟蹤算法:TLD跟蹤算法、MIL跟蹤算法以及Struck跟蹤算法,分析將其用于人臉跟蹤的優(yōu)劣,并通過實驗測試和對比分析,可知Struck跟蹤算法在人臉跟蹤中具有魯棒性、穩(wěn)定性。但是Struck跟蹤算法不具有尺度適應性,本文針對此問題,在Struck跟蹤算法中引入多尺度采樣的方法,使得結構化輸出支持向量機可以直接輸出人臉在兩幀之間位置和尺度的變化。實驗表明,進后的Struck跟蹤算法能適應人臉多尺度的變化,可以實現對人臉的穩(wěn)定跟蹤。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 伊昭榮;鄭豪;岳國賓;;人臉跟蹤技術綜述[J];福建電腦;2012年11期

2 梁路宏,艾海舟;基于人臉檢測的人臉跟蹤算法[J];計算機工程與應用;2001年17期

3 周德華,毛敏峰,徐浩;一種多人臉跟蹤算法的研究與實現[J];電視技術;2005年05期

4 徐力群;吳曉娟;葛慶國;;實時人臉跟蹤算法[J];電子測量技術;2005年01期

5 劉強;蔡燦輝;黃金鳳;鄒溢;;一種快速人臉跟蹤系統(tǒng)[J];福建電腦;2006年06期

6 季劍嵐;王儉;;一種實時人臉跟蹤方法[J];蘇州科技學院學報(工程技術版);2007年02期

7 張濤;蔡燦輝;;一種快速多人臉跟蹤算法[J];電視技術;2009年02期

8 王全;杜云明;;基于序列蒙特卡羅濾波的人臉跟蹤算法[J];微計算機信息;2009年15期

9 陳俊;;人臉跟蹤方法綜述[J];全國商情(經濟理論研究);2009年15期

10 馬波;周越;;一種新的多視角人臉跟蹤算法[J];上海交通大學學報;2010年07期

中國重要會議論文全文數據庫 前8條

1 陳陽;徐一華;李京峰;賈云得;;一種基于多區(qū)域模型的實時人臉跟蹤方法[A];第十二屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2005年

2 段其昌;周奇;段盼;;基于改進粒子濾波的實時魯棒人臉跟蹤算法[A];2009中國控制與決策會議論文集（2）[C];2009年

3 夏思宇;潘泓;金立左;夏良正;;基于膚色與運動特征的人臉跟蹤方法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

4 胡銀煥;安國成;張風軍;戴國忠;;基于在線修正的復雜姿態(tài)人臉跟蹤算法[A];第18屆全國多媒體學術會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術會議（PCC2009）論文集[C];2009年

5 鄔正義;胡守文;談正;;一種視頻人臉跟蹤算法[A];第十七屆全國過路控制會議論文集[C];2006年

6 杜云明;劉啟生;邵東偉;姜冬華;;基于膚色特征的粒子濾波人臉跟蹤算法[A];第十二屆中國體視學與圖像分析學術會議論文集[C];2008年

7 李建華;付月生;高慶華;;基于改進Camshift算法的人臉跟蹤方法[A];第六屆全國信息獲取與處理學術會議論文集（1）[C];2008年

8 邢文浩;阮秋琦;;基于邊緣方向直方圖的mean-shift人臉跟蹤[A];圖像圖形技術研究與應用2009——第四屆圖像圖形技術與應用學術會議論文集[C];2009年

中國博士學位論文全文數據庫 前3條

1 江艷霞;視頻人臉跟蹤識別算法研究[D];上海交通大學;2007年

2 劉青山;人臉跟蹤與識別的研究[D];中國科學院研究生院（自動化研究所）;2003年

3 蘇從勇;人臉感知：基于學習的人臉跟蹤與合成[D];浙江大學;2005年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 鐘端瑋;基于Opencv的Visual Mouse系統(tǒng)的設計與實現[D];電子科技大學;2014年

2 史凌yN;基于視頻流的人臉識別關鍵技術研究[D];浙江師范大學;2015年

3 陳興;基于Zedboard平臺人臉跟蹤系統(tǒng)的設計實現[D];西安電子科技大學;2015年

4 伍靚;人臉跟蹤中的在線學習方法研究[D];湘潭大學;2015年

5 陳丹丹;基于視頻的非接觸式心率測量研究[D];華南理工大學;2016年

6 徐桂從;人臉的跟蹤識別與年齡估計[D];華南理工大學;2016年

7 時磊;基于壓縮感知的人臉跟蹤的研究[D];華北電力大學;2016年

8 蘭琦;視頻序列中的人臉檢測與跟蹤技術研究[D];中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所);2017年

9 劉強;快速人臉跟蹤系統(tǒng)[D];華僑大學;2007年

10 韓旭;基于運動趨勢估計的人臉跟蹤技術研究[D];東北大學;2009年

，

本文編號：1304836