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文章提出了一种基于TI系列DM6446的快速人脸识别系统设计方案,采用AdaBoost人脸检测方法以及改进的线性辨别分析(LDA)特征空间的人脸识别算法,实现实时的人脸检测与识别,考虑到DM6446双核处理器的特点,给出了ARM端和DSP端双核的协同工作方法,以提高算法效率;分析测试结果表明,系统运行可靠,能够实现实时、准确的人脸识别。 相似文献
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面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画. 相似文献
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针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。该方法采用两级检测器对人脸进行区分检测,首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并,然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口,最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,此时的检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,此时的检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,此时的检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好的区分人脸模式和非人脸模式。因此,在这种意义上来说,级联的Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。 相似文献
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基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率. 相似文献
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针对校园监控视频环境下的人脸检测中人流量大、侧面视频多、低清晰度等问题,提出了一种基于分层结构的脸部形态模板方法,该方法通过综合肤色标定方法、阴影检测算法和脸部分层次的形态特征检测算法,得出了人脸结构信息的4个控制参数.通过在Caltech人脸数据库、ORL人脸数据库和本实验室仿真人脸库的实验结果表明,本文所提出的基于分层结构的脸部形态模板方法能准确高效地检测出人脸,适合应用到校园视频系统中. 相似文献
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《高技术通讯(英文版)》2016,(2):215-223
An integrated implementation framework of an intelligent recommendation system for outdoor video advertising is proposed,which is based on the analysis of audiences' characteristics.Firstly,the images of the scene and the people who view the video advertisements are captured by the network camera deployed on the video advertising terminal side.Then audiences' characteristics can be obtained by applying computer vision technologies:face detection,face tracking,gender recognition and age estimation.Finally,an intelligent recommendation algorithm is designed to decide the most fitting video ads for each terminal according to multi-dimensional statistical information of its audiences' characteristics.The experimental results show that the proposed system can effectively improve the audience arrival rate of the video advertisements by an average growth of 27.04%.Moreover,a novel face detection method and a new face tracking method have been proposed to meet the practical requirements of the system,of which the average F1-score is 0.988 and 0.951 respectively. 相似文献
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为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。 相似文献
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视频序列对称差分法检测与预测人脸技术 总被引:1,自引:0,他引:1
根据视频监控图像在时间和空间上的连续性和相关性,利用视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,改进了基于规则的人脸定位方法,利用人脸的几何特征,实现复杂视频图像中的多人脸检测。运用运动系数加上横向和纵向调节因子,对后续帧中的人脸加以预测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性,预测跟踪效果好。 相似文献
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为解决人脸区域分割和跟踪的方法在速度和精度上存在的问题,提出了同时使用前景提取与肤色检测的视频监控中感兴趣区域的提取方法,以及在此基础上使用水平集方法的人脸分割和跟踪方法.在大幅度缩小AdaBoost人脸检测方法的搜索区域的同时,能够避免传统水平集方法解偏微分方程的高计算复杂度,并且在脸部朝向变化的时候保持鲁棒性.应用到PTZ摄像系统中实现视频监控系统,能够随着人脸的移动改变摄像机视角,从而在较大的区域中连续跟踪人脸.实验表明在鲁棒性和实时性上均有提高. 相似文献
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针对背景复杂多变的视频人脸实时跟踪问题,从检测率、漏检率与错检率3个指标出发,通过改进样本选取的方式对训练样本的比例进行优化,得到一种快速人脸检测方法.在对卡尔曼的初始状态进行选取后,运用具有通过调整参数就能对被跟踪的人脸区域进行放大或者缩小功能的卡尔曼滤波方法来选取候选人脸区域,从而减少搜索时间,提高脸部区域检测速度... 相似文献
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智能设备高昂的设计费用和庞大的计算资源需求成为在便携式、低功耗设备上实现深度学习算法及其应用的主要障碍.文中基于树莓派平台,借助Intel的视频处理器(V PU)低功耗加速模块,设计并实现了基于残差特征提取模块CNN模型的实时人脸检测系统.结果表明,相较于单纯使用树莓派CPU进行计算,文中方法在视频流中检测人脸和人脸关键点提取的实验中分别实现了18.62倍和17.46倍的加速,在便携式设备中实现快速、实时、在线的人脸检测和特征点提取成为现实,同时为使用便携式、低功耗设备运行深度学习算法提供了一种确实可行的方案. 相似文献
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提出了一种快速的、鲁棒的人脸定位及跟踪研究方法 ,定义了一种新的运动能量表示方法 ,利用该方法可以很快地检测出图像中的运动区域。在检测到的运动区域内 ,利用人的头部及面部结构知识确定出人脸区域 ,再将检测到的人脸区域作为模板 ,利用遗传算法在新的图像序列中动态地进行模板匹配 ,以确定人脸在新的图像序列中的位置。实验结果表明 ,该方法不但检测速度快 ,而且对光照、人脸姿态、表情及其他噪声具有较强的鲁棒性 相似文献
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基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。 相似文献