基于视频的运动人脸检测与跟踪算法研究

提出了一种自适应调整帧间时间差的方法来检测运动目标,并结合采用YCbCr空间及非线性分段色彩变换的肤色检测模型,对视频图像中的运动目标检测候选肤色区域,采用人脸的特征检测方法检测候选人脸区域.最后,根据在前后几帧中采用融合运动目标与肤色模型的人脸检测算法启动跟踪,获得初始运动信息,后继帧中提出一种新的运动区域预测与肤色边缘拟合椭圆匹配的算法,试验表明该算法实时、有效.     

彩色视频序列图像中的人脸跟踪方法

针对彩色视频序列图像的人脸检测，提出了一种基于肤色的人脸跟踪方法。该方法首先在Hsu提出的肤色模型基础上，采样一种自肤色分割算法来提取复杂背景下人脸的肤色特征，与传统的采用固定肤色模型的检测算法相比，该方法具有更好的检测效果；然后，在人脸跟踪过程中采用Condensation滤波跟踪算法，并对算法做了两点改进，即在跟踪过程中采用基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型，实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪，并从各种影片中截取了彩色视频序列图像进行了测试实验。实验结果表明，该方法有效地解决了复杂背景下人脸自由运动、光照变化及部分遮挡的问题，且精度较高。     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。     

基于特征组合的人脸跟踪方法

针对复杂背景下的彩色视频序列图像,提出一种基于多特征组合的人脸跟踪方法.该方法采用肤色特征与运动特征来描述视频序列图像中的人脸,分别构造特征似然作为区分人脸目标与背景的置信度,并利用粒子滤波框架原理,用组合的特征似然来表征粒子权重.该方法中提出的自肤色检测算法避免了光线与类肤色像素对肤色特征的影响.在跟踪过程中根据分类...     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

彩色图像的实时人脸跟踪方法

本文提出一种彩色图像序列中的人脸跟踪方法。本文所提出的跟踪模式包括失脸肤色模型及运动模型。在人脸肤色模型中，首先将图像的ＲＧＢ空间变换到色度空间，然后利用最大能量坐标和矩表征色度空间的直方图分布。运动模型由运动检测与运动预测构成，以减少搜索区域，提高检测速度。最后，介绍根据上述技术实现的在线人脸跟踪系统。实验结果表明，本文提出的跟踪方法可以在复杂背景中实时地跟踪人脸的自由运动。     

视频监控中多运动目标的检测与跟踪

在基于递归方法的二值图像连通区域像素标记算法基础上,融合图像预处理技术,并对预处理后的图像进行改进,同时根据运动目标的几何特征,在实时监控视频图像中更好地定位运动目标,从而实现多运动目标的检测与跟踪。实验结果表明该方法可靠高效,也可以满足实时视频监控系统的需要。     

基于多模型及SVM的单人脸跟踪系统

针对彩色视频中的人脸检测与跟踪问题，使用运动模型和自适应肤色模型，从图像中快速提取出人脸候选区，然后利用基于先验规则和SVM的方法进行确认。对于被确认的人脸，建立一个人脸状态记录表，通过位置预测，使用三步搜索法进行人脸区域色度特征匹配跟踪。实验表明，本文提出的方法，在复杂的环境中，能实时地、精度较高地跟踪自由运动的人脸。     

基于改进运动历史图像的多运动目标实时跟踪

提出了一种利用视频图像对运动目标进行实时检测与跟踪的新方法.该方法利用基于改进的时间片的运动历史图像(tMHI)的灰度阶梯轮廓方法对多个运动目标进行检测,通过卡尔曼滤波器对多目标进行跟踪,并得到了各个运动目标的轨迹曲线,进而实现了对视频图像中多目标的跟踪.同时,该方法对多个目标的遮挡问题获得了明显的改善效果.实验结果表明,该方法能够对复杂场景下的多个目标进行有效的识别和准确的跟踪,系统的实时性强,识别率高,而且该方法对于复杂视频监视系统场景中的光照变化、雨雾等干扰具有较强的稳健性.     

基于肤色模型和CAMShift算法的人脸检测与跟踪研究

讨论并实现一个基于肤色模型和CAMShift方法的人脸检测与跟踪原型系统。该系统采用肤色模型分割出视频帧中的肤色区域与非肤色区域以检测出人脸．利用CAMShift算法跟踪运动的人脸,完成对人脸各种姿态的跟踪,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术

A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences.     

视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.     

基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。     

视频图像中的快速人脸定位方法

本文给出了一种用于视频图像中的快速人脸定位方法。该方法首先利用变化检测法检测出运动目标区域，剔除静止背景的干扰，得到运动目标子图像。然后基于肤色聚类模型对运动目标子图像进行肤色分割，结合椭圆模板检测出人脸区域，投影法定位人脸边界。实验表明，该方法快速准确，能满足实时系统的需要。     

视频图像中的实时人脸检测方法

给出了一种视频图像中的实时人脸检测方法，该方法综合了彩色视频图像的运动信息和颜色信息，可以快速地对图像中的人脸区域进行定位。算法通过对视频图像序列中每连续3帧图像进行对称差分，提取出运动区域；然后基于肤色聚类模型，再对运动区域进行肤色检测，经过候选人脸验证，最终定位图像中的人脸。实验表明，提出的方法检测速度快，实现简单、高效，满足实时系统的要求。     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。     

Skin color-based video segmentation under time-varying illumination

A novel approach for real-time skin segmentation in video sequences is described. The approach enables reliable skin segmentation despite wide variation in illumination during tracking. An explicit second order Markov model is used to predict evolution of the skin-color (HSV) histogram over time. Histograms are dynamically updated based on feedback from the current segmentation and predictions of the Markov model. The evolution of the skin-color distribution at each frame is parameterized by translation, scaling, and rotation in color space. Consequent changes in geometric parameterization of the distribution are propagated by warping and resampling the histogram. The parameters of the discrete-time dynamic Markov model are estimated using Maximum Likelihood Estimation and also evolve over time. The accuracy of the new dynamic skin color segmentation algorithm is compared to that obtained via a static color model. Segmentation accuracy is evaluated using labeled ground-truth video sequences taken from staged experiments and popular movies. An overall increase in segmentation accuracy of up to 24 percent is observed in 17 out of 21 test sequences. In all but one case, the skin-color classification rates for our system were higher, with background classification rates comparable to those of the static segmentation.     

基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统研究

设计了一种基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统,该系统的功能是检测并实时跟踪视频中的人脸图像,同时进行身份识别。针对Gentle AdaBoost算法构造的级联分类器检测效率偏低的问题,提出了一种递进复杂度的级联分类器。针对传统粒子滤波器最高权重粒子不准确的问题,提出了均值权重粒子滤波器。针对传统粒子滤波器样本衰退的问题,提出了一种同时结合人脸检测和人脸跟踪算法的跟踪校正策略。对于检测和跟踪到的人脸,利用基于Gabor变换和HMM的方法进行身份识别。实验结果表明,系统能够准确地检测并实时跟踪视频中的人脸,可以实现人脸的快速识别,是一种能够应用到视频监控系统中的有效方法。     

基于时间上下文跟踪学习检测的指尖跟踪方法

针对在基于视频的空中签名认证系统中,现有方法无法满足指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求的问题,在对比研究目前常用的多种跟踪方法的基础上,提出一种基于时间上下文的跟踪-学习-检测(TLD)方法。在原始TLD算法的基础上引入时间上下文信息,即相邻两帧间指尖运动具有连续性的先验知识,自适应地缩小检测和跟踪的搜索范围,以提高跟踪的速度。对12组公开的1组自录的视频序列的实验结果表明,改进后的TLD算法能够准确地跟踪指尖,并且跟踪速度达到43帧/秒;与原始TLD跟踪算法相比,准确率提高了15%,跟踪速度至少提高1倍,达到了指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求。