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。     

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Adaboost的快速人脸跟踪算法

针对复杂变化背景中的人脸跟踪问题,提出了一种基于Adaboost的人脸跟踪算法。该算法采用背景消除、肤色检测来提取可能包含 活动人脸的区域,用Adaboost算法做人脸验证,用Kalman滤波为运动模型实现对人脸的跟踪。实验表明,该算法具有快速、可靠的特点,速 度超过80fps,完全满足实时系统的需要。     

一种快速人眼定位与跟踪算法的实现

提出了一种在复杂背景、光照、姿势变化条件下的人脸眼睛定位与跟踪算法。首先采用基于OpenCV的级联式AdaBoost对象检测算法进行人脸检测,并提出了解决平面和深度旋转的方法;然后采用基于瞳孔定位后的分类器法精确定位眼睛;最后采用卡尔曼粒子滤波算法进行人眼跟踪。实验结果表明,该算法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位与跟踪的速度和精确度,并对光照、姿势不敏感。     

基于Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题.针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型.以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等.     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

人脸检测与跟踪算法优化及Web端实现

针对实现人脸检测与跟踪功能的系统软件在使用过程中产生的不易发布、扩展和维护等问题,提出一种基于HTML5实现人脸检测与跟踪的方法。通过将HTML5 Canvas技术和一种计算机视觉算法库相结合,利用基于Viola-Jones算法原理的人脸特征分类器和Java Script等多种程序语言,在网页上实现基于HTML5的人脸检测与跟踪的功能。实验结果表明,该方法不仅能有效地减少资源的开销,支持人脸检测与跟踪算法在Web端的实现,而且还满足了人脸检测和跟踪过程中的实时性要求,保证了人脸检测的检测率,具有更优的检测效果。     

一种改进的Condensation人脸特征点跟踪算法

Condensation跟踪算法只能完成一些简单的目标跟踪。由于人脸容易出现被遮挡,姿态和表情也经常发生变化,导致人脸特征点极易跟踪失败。针对这些复杂变化,提出一种改进的Condensation人脸特征点跟踪算法。该算法对跟踪的特征点利用增量PCA方法实现特征基和均值的在线更新,同时,加入一个遗忘因子,使得在新样本的更新过程中,考虑了旧样本的存在,更新了均值。实验证明,该算法可以有效地克服复杂变化带来的影响,实现了人脸特征点的准确跟踪。     

基于Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题。针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等。     

基于SURF算法的人脸跟踪技术研究

人脸检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛.在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来目标检测领域的研究热点.SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于人脸检测过程中有数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的人脸检测方法,阐述了SURF算法的基本原理,并首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸跟踪验证系统.试验结果表明,基于SURF算法的人脸跟踪系统匹配识别效果较好,实时性较好、具有较好鲁棒性.