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设计实现了基于粒子滤波器的实时人脸跟踪系统。系统以AdaBoost算法为人脸检测基础,以粒子滤波器算法为人脸跟踪基础,基于粒子离散度的控制机制以实现跟踪步长的自适应调整,同时,提出了基于HSV色彩空间的特征提取和匹配算法,以及基于2阶AR模型的人脸运动模型,有效提高了算法的跟踪精度和跟踪速度,并将跟踪结果作为人脸检测模块的反馈信号,增强了检测系统的目标捕获和目标校正能力。 相似文献
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基于Boosting算法的实时人脸监控系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
设计实现了基于Boosting算法的实时人脸监控系统,以AdaBoost算法为人脸检测基础,以粒子滤波器算法为人脸跟踪基础,通过两者的结合提高了检测的速度.通过分析AdaBoost训练和检测的过程,指出影响AdaBoost检测速度的要素,并提出了通过区域生长等预处理方式对待检测图像进行区域合并,降低背景的复杂度,从而提高检测的速度;并增加了侧面人脸级联分类器,采用串并联结构将正面人脸和侧面人脸的检测综合起来,扩大了系统对人脸的检测范围.同时将跟踪结果作为人脸检测模块的反馈信号,增强了检测系统的目标捕获和目标校正能力. 相似文献
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针对Android系统自带的人脸检测算法不能精确地检测人脸,尤其是带眼镜后,根本无法检测到人脸.本文研究了一种基于Android系统下的AdaBoost人脸检测算法.首先介绍了Android平台下的人脸检测体系结构,然后对AdaBoost人脸检测模块,包括特征值与特征值的计算、AdaBoost分类器、开发环境搭建分别进行了说明.最后通过样本创建,以及训练好的分类器进行人脸检测.实验结果表明:由于充分利用AdaBoost人脸检测方法实时性比较强、检测率高,该方法完全满足Android平台下人脸检测的需要. 相似文献
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提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)实现Android平台中实时人脸检测和性别识别的方法,阐述了在运行Android系统的嵌入式平台中采用AdaBoost算法实现人脸检测以及FisherFace算法实现性别识别的原因和具体实现方法,并分别在基于ARM和X86构架的两个嵌入式平台中进行了大量实验和测试数据对比。实验结果表明Android平台中能够实时地进行人脸检测和性别识别,且获得96.35%的人脸检测准确率和82.64%的性别识别准确率。 相似文献
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针对传统AdaBoost算法在视频中检测人脸误检率较高的问题,文中提出了一种结合运动分析和肤色检验的改进型人脸检测算法。该方法通过运动检测来提取运动前景,并选择肤色模型对人脸肤色进行相似度求取,利用几何特征进一步缩小检测范围;采用增加新Haar特征和改进权重更新方式的改进型AdaBoost算法对人脸候选区域进行实时检测。实验结果表明,与传统AdaBoost方法和增加肤色检验的AdaBoost方法相比,该方法的误检率分别降低了18.68%和8.79%,检测时间则分别缩短约800 ms和250 ms。 相似文献
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文章基于当今最为流行的AdaBoost算法,训练出自己的人脸检测级联分类器,通过对人脸图像方差特点的统计分析,确定了人脸方差的阈值,增加了方差预处理.增加方差预处理后训练出的级联分类器在人脸检出率相对较高的前提实现了检测速度的提升,增强了人脸检测的实时应用性. 相似文献
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针对传统的AdaBoost人脸检测算法对侧面及多姿态人脸检测误检率较高且检测速度较慢等问题,提出了一种动态视频流实时多人脸检测算法。仿真实验表明,通过使用该算法对静态图像以及动态视频流中的多个人脸实时检测,其结果比传统算法具有更低的误检率和更快检测速度。 相似文献
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传统的Struck算法在人脸跟踪系统中,需要手动实现初始化且易受环境影响。文中提出一种基于AdaBoost目标自动检测和改进的Struck人脸自动跟踪算法。从图像中提取人脸的Haar特征,采用AdaBoost算法实现人脸的检测,并自动初始化跟踪器,再依据检测得到的相邻帧目标的相似度判定跟踪目标的有效性,采用Struck算法实现人脸的连续跟踪。实验结果表明,改进的算法有效解决了部分遮挡、尺度变化、光照变化等人脸跟踪难题,且具有较高的鲁棒性与准确性。 相似文献
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针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。 相似文献
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针对Android智能手机自带人脸检测功能效率低、错误率高的问题,提出了一种将OpenCV移植到Android平台的方法,在运行Android系统的嵌入式平台中使用改进的AdaBoost算法,并结合OpenCV库来实现实时人脸检测与跟踪。实验取得了高达9505%的人脸检测准确率和5013 ms的平均检测速率,在保证检测速度的同时比Android自带的人脸检测更具高效性和实用性。 相似文献
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本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节点之间特征相同的弱分类器大量存在而影响检测速度的问题,提高了人脸检测速度。采用Gentle AdaBoost算法训练节点分类器以提高各节点分类器的泛化能力,进一步减少嵌套级联结构中弱分类器的个数。实验结果表明本文所提出的人脸检测算法大幅度减少了级联分类器所需的弱分类器个数,使检测的速度得到明显的提高,在CIF(352×288)格式的视频上达到每帧8毫秒的检测速度,优于现有的人脸检测算法,而且检测的准确性也比现有的人脸检测算法略有提高。 相似文献
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为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。 相似文献
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在分析和总结国内外对人脸检测与跟踪的相关研究成果的基础上,研究提出了在Viola-Jones人脸检测算法中引入运动区域检测和人脸肤色检测以缩小人脸检测的搜索区域,有效地提高了人脸检测的帧处理速度,并降低了人脸检测的误检率。对基于Meanshift算法和基于光流法的人脸跟踪方法进行了研究与分析,分析了各算法的优缺点,利用各算法之间性能上的互补性,通过各模块之间的协同合作设计并实现了一个实时人脸检测与跟踪系统,并设定了相应的评价参数,通过实验室录制视频和NRC-IIT视频人脸数据库对系统进行了性能测试。 相似文献