一种视频中基于检测的快速人脸跟踪方法

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,使基于检测的跟踪能得以实现。通过对2段视频中的人脸进行有效跟踪实验,验证了该方法的可行性。     

人脸检测与跟踪系统的设计

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.     

基于回归的人脸检测加速算法

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。     

基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法实现

人脸是视频内容中的重要信息,对人脸的检测与跟踪是智能视频分析的一个重要分支。实现了基于OpenCV的人脸检测与跟踪方法。首先计算视频图像的Haar-like特征,然后利用AdaBoost级联分类器进行人脸检测,最后使用基于颜色的Camshift算法实现人脸跟踪。在VS 2010开发平台上调用OpenCV函数库进行C++编程;并使用MFC框架实现了人脸检测与跟踪方法。仿真实验结果证明方法思路合理、计算复杂度较低、鲁棒性较好。     

一种快速人脸跟踪算法的研究

提出了一种新的在连续运动场景中人脸的检测和跟踪方法.首先采取FloatBoost算法检测人脸,以提高检测速度和精度,然后运用运动学原理及运动估计的思想,利用时间序列分析中移动平均法和指数平滑法预测下一帧图像中跟踪目标的运动位置区域,以减少图像搜索区域,降低处理资源的消耗,达到实时跟踪的效果.仿真实验中,利用MATLAB进行人脸的检测、跟踪实验,并运用本文算法与FSA,CPME算法对跟踪目标物体的时间进行了对比实验.实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的实时性和准确性.     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

视频序列对称差分法检测与预测人脸技术

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。     

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

采用DaVinci技术的智能监控系统设计与实现

采用DaVinci技术,设计一种具有人脸检测与跟踪功能的智能监控系统.利用TMS320DM6446芯片的双核结构优势,在ARM端实现基于Linux系统的多线程应用程序,负责视频录放、用户界面控制、视频信号的网络传输、外围器件控制等;而在DSP(数字信号处理)端完成基于AdaBoost的人脸检测、基于卡尔曼滤波器和Mea...     

动态图像中人脸的快速捕捉跟踪方法

提出一种快速人脸跟踪方法. 首先根据模板匹配方法作人脸区域的初步定位, 然后使用支持向量机作为分类器进行最终确认, 再采用基于Mean-Shift的CamShift跟踪算法保持跟踪, 当有遮挡发生时通过Kalman滤波进行参数辨识和状态估计. 实验结果表明, 该方法具有较强的实时性、 有效性和鲁棒性.     

基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议,远程教学,监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法,以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人实时跟踪鲁棒方法。     

一种基于分数阶傅立叶变换OFDM系统的信道估计

为了在基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统的接收端获得较好的均衡及采取相干解调而不带来新的复杂性,作者提出一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统信道估计方法,该方法使用辅助训练数据,对时变信道的频率响应（CFR）或信道冲激响应(CIR)进行估计,文中给出了分数阶傅立叶变OFDM系统中信道估计的算法,最优阶数的确定,并采用Kalman滤波对时变信道进行跟踪.仿真结果表明,较传统的信道估计方法LMMSE,此种方法能够使系统性能得到改善.     

Intelligent outdoor video advertisement recommendation system based on analysis of audiences' characteristics

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.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测

交通监控中车辆驾驶室内环境较为复杂,如光线暗、遮挡、分辨率低等,现有的人脸检测方法效果不佳.提出了一种基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测方法.通过提取聚合通道特征（局部二值模式和梯度方向直方图）,得到候选人脸目标.基于监控图像中车牌与驾驶员人脸的相对位置存在比较固定的模式,将车牌与驾驶员人脸看作是可变形部件模型中的两个部件,用于验证车牌和候选目标相对位置关系的合理性,从而确定驾驶员人脸的位置.实验结果表明提出的方法提高了检测准确率和综合性能指标,有效地滤除了人脸虚警,且召回率影响较小.