本文關(guān)鍵詞：視頻序列中的人臉檢測與跟蹤技術(shù)研究

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

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)視覺、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,正確的人臉檢測與跟蹤是人臉識別的前提條件。為實(shí)現(xiàn)自動捕獲待跟蹤目標(biāo),在初始圖像中引入人臉檢測技術(shù),但在現(xiàn)實(shí)場景中的人臉檢測往往會受到復(fù)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(yùn)動而變化,為對視頻序列中的人臉進(jìn)行穩(wěn)健地標(biāo)示定位,需要對人臉進(jìn)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(shù)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(jìn)行了光照補(bǔ)償和濾波的預(yù)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(xùn)練人臉分類器,使得該算法在復(fù)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(fù)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(fù)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(jù)大部分信息,對尺度、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)練人臉分類器,對候選膚色區(qū)域進(jìn)行人臉檢測,在訓(xùn)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(xùn)練樣本,以提高人臉檢測的正確率。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)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(biāo)之后,對人臉進(jìn)行跟蹤,面對復(fù)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(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,并通過實(shí)驗(yàn)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(yīng)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(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)對人臉的穩(wěn)定跟蹤。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 伊昭榮;鄭豪;岳國賓;;人臉跟蹤技術(shù)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(jì)算機(jī)工程與應(yīng)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(shí)現(xiàn)[J];電視技術(shù);2005年05期

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

5 劉強(qiáng);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(shí)時人臉跟蹤方法[J];蘇州科技學(xué)院學(xué)報(工程技術(shù)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(shù);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(jì)算機(jī)信息;2009年15期

9 陳俊;;人臉跟蹤方法綜述[J];全國商情(經(jīng)濟(jì)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(xué)學(xué)報;2010年07期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)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(shí)時人臉跟蹤方法[A];第十二屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

2 段其昌;周奇;段盼;;基于改進(jìn)粒子濾波的實(shí)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(yùn)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(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

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

5 鄔正義;胡守文;談?wù)?;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(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

7 李建華;付月生;高慶華;;基于改進(jìn)Camshift算法的人臉跟蹤方法[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)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(shù)研究與應(yīng)用2009——第四屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)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(xué);2007年

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

3 蘇從勇;人臉感知：基于學(xué)習(xí)的人臉跟蹤與合成[D];浙江大學(xué);2005年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鐘端瑋;基于Opencv的Visual Mouse系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

2 史凌yN;基于視頻流的人臉識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江師范大學(xué);2015年

3 陳興;基于Zedboard平臺人臉跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2015年

4 伍靚;人臉跟蹤中的在線學(xué)習(xí)方法研究[D];湘潭大學(xué);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(xué);2016年

6 徐桂從;人臉的跟蹤識別與年齡估計(jì)[D];華南理工大學(xué);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(xué);2016年

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

9 劉強(qiáng);快速人臉跟蹤系統(tǒng)[D];華僑大學(xué);2007年

10 韓旭;基于運(yùn)動趨勢估計(jì)的人臉跟蹤技術(shù)研究[D];東北大學(xué);2009年

，

本文編號：1304836