本文關(guān)鍵詞：視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域技術(shù)的高速發(fā)展,人臉識(shí)別已成為當(dāng)前的熱門研究課題。在視頻序列中,正確的人臉檢測(cè)與跟蹤是人臉識(shí)別的前提條件。為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)捕獲待跟蹤目標(biāo),在初始圖像中引入人臉檢測(cè)技術(shù),但在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的人臉檢測(cè)往往會(huì)受到復(fù)雜背景及光照變化等的干擾,從而影響人臉檢測(cè)的正確率。同時(shí)由于人臉姿態(tài)會(huì)隨人體運(yùn)動(dòng)而變化,為對(duì)視頻序列中的人臉進(jìn)行穩(wěn)健地標(biāo)示定位,需要對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤處理。故本文主要從人臉檢測(cè)和人臉跟蹤兩方面展開研究,為人臉識(shí)別提供技術(shù)支持。在人臉檢測(cè)階段,為提高后續(xù)檢測(cè)與跟蹤的效果,本文首先對(duì)視頻序列圖像進(jìn)行了光照補(bǔ)償和濾波的預(yù)處理。針對(duì)傳統(tǒng)的Adaboost人臉檢測(cè)算法采用灰度特征——Haar-like特征訓(xùn)練人臉?lè)诸惼?使得該算法在復(fù)雜場(chǎng)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(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中傳統(tǒng)的Adaboost人臉檢測(cè)算法誤檢率高的問(wèn)題,引入了圖像分割的思想,去除復(fù)雜場(chǎng)景中的背景區(qū)域以減少干擾�？紤]到人臉區(qū)域中膚色占據(jù)大部分信息,對(duì)尺度、姿態(tài)、表情等變化不敏感,是具有較強(qiáng)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(xùn)練人臉?lè)诸惼?對(duì)候選膚色區(qū)域進(jìn)行人臉檢測(cè),在訓(xùn)練過(guò)程中加入多角度以及有小部分遮擋的人臉圖像作為訓(xùn)練樣本,以提高人臉檢測(cè)的正確率。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的人臉檢測(cè)算法具有更高的檢測(cè)正確率。通過(guò)人臉檢測(cè)自動(dòng)捕獲人臉目標(biāo)之后,對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤,面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)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(xué)習(xí)的目標(biāo)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(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和對(duì)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(yīng)性,本文針對(duì)此問(wèn)題,在Struck跟蹤算法中引入多尺度采樣的方法,使得結(jié)構(gòu)化輸出支持向量機(jī)可以直接輸出人臉在兩幀之間位置和尺度的變化。實(shí)驗(yàn)表明,進(jìn)后的Struck跟蹤算法能適應(yīng)人臉多尺度的變化,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的穩(wěn)定跟蹤。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1304836