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...     

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.     

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。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

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。     

基于彩色和投影的人脸检测和跟踪算法

提出了一种基于彩色信息、直方图投影的人脸检测、跟踪算法。该方法适用于对时间要求较高、复杂背景下的运动图像人脸检测。测试结果表明，该方法在保护人脸大量的有用信息的情况下，大大改善了在复杂背景以及光照环境不住情况下的人脸跟踪、识别效果，并具有计算量小的特点。     

基于人脸检测和特征的跟踪方法

在智能视频监控中,常常会发生对同一人脸重复定位的问题．通过分析人脸的非刚体特征和人脸监控视频的特点,提出了一种基于帧间人脸位置匹配的思想和基于颜色直方图的Meanshift算法二者相结合的方法．实验结果表明,提出的方法具有一定的实时性,并能够降低对同一人脸的重复识别率．     

基于Gamma和AdaBoost的人脸检测系统设计

为了有效地实现人脸的检测效果,文章在AdaBoost算法基础上提出一个改进的人脸检测算法．为了有效地消除光照和成像对人脸的影响,该算法将Canny修剪算法和伽马矫正算法进行结合,有效地消除光照和成像设备对人脸的影响．并利用VisualC＋＋和OpenCV等开发工具设计了一个人脸检测系统．本系统采用20×20的人脸图像和背景图像各1000张训练了一个7层的级联分类器,每一层构成的强分类器由一组基于Haar特征的弱分类器构成．该系统通过自选137幅包含人脸和背景的图片对系统进行测试,获得94．72％的正确检测率以及26．42％的误检率．     

基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法

为了解决均值移动跟踪算法对目标的尺度变化自适应能力差的缺点,针对人脸跟踪具体问题,提出了一种基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法.根据当选择较大核窗进行均值移动跟踪时一般可以准确定位目标的事实,以及人脸形状椭圆近似性的特征,利用一个较大核窗的均值移动跟踪器对人脸目标进行粗略定位,在此基础上再用一种高效鲁棒的直接最小二乘椭圆拟合方法来自动调整人脸尺度的大小.实验表明,该改进算法能有效地解决均值移动人脸跟踪中的目标尺度自适应调整问题,其跟踪效果明显优于原均值移动目标跟踪算法.     

视频序列中的人脸检测定位

提出了在不同环境下视频序列中人脸检测定位的多级算法.首先,用改进的帧间差自适应阈值法检测运动区域.然后,用YCbCr颜色空间检测肤色区域,并用二值形态学操作进行后处理.最后,构造眼嘴映射检测定位人脸.实验结果证明,该算法可以有效运用于多人脸、不同表情和姿态、不同光照的情况,检测率平均达到81%.     

基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。     

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。     

基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.     

基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

感兴趣区域中的快速人脸区域分割与跟踪方法

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.     

一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

基于AdaBoost人脸检测算法中的特征筛选方法

文章从机器视觉的发展历程出发,首先介绍了人脸检测的概念原理。接下来在引入AdaBoost算法后,详细阐述了算法中的关于积分图、特征值的计算方法以及强分类器的具体训练过程。在对训练效率进行科学分析后,文章重点介绍了一种基于降低错误率的贡献度的特征筛选方法,以减少垃圾特征对系统的资源的消耗和不良的影响。最后给出人脸检测的实验结果并得出结论。