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。     

奇异值分解和改进PCA的视频人脸检索方法

针对视频中人脸检索问题,提出一种基于奇异值分解和改进PCA相结合的视频中单样本人脸检索方法,其中通过融合局部均值和标准差的图像增强处理来实现PCA算法的改进,从而克服光照对目标的影响。通过AdaBoost人脸检测算法对人脸图像和视频进行人脸检测;通过奇异值分解增加训练样本,在原样本和新样本的基础上采用改进的PCA人脸识别算法提取待检测人脸和视频中的人脸代数特征;采用最近邻分类器进行特征匹配,判断视频中检测出的人脸是否为要检索的目标人脸。实验结果表明,该方法在简单背景的视频环境下可以较准确地检索出目标人脸。     

结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法

在视频人脸替换过程中,针对人脸检测和特征点定位不考虑前后帧的时域联系,导致处理后的视频人脸出现抖动、错位现象的问题,提出结合对齐度准则的视频序列人脸配准方法。通过人脸特征点定位确定待匹配人脸的候选区域和参考人脸五官图像,并根据梯度信息得到参考人脸搜索子图像。构造图像尺度金字塔,在尺度金字塔中快速搜索对齐度极值,极值坐标对应搜索子图像相似度最高的配准点,构造匹配点对。采用Procrustes analysis算法计算对应匹配点的变换关系矩阵,完成待配准图像的坐标变换。根据实验数据,提出的算法提高了优化搜索的速度,处理后的视频与其他算法相比,前后帧对齐的人脸位置和姿态稳定,经处理的视频播放过程中人脸位置自然流畅。算法消除了肤色区域的影响,采用前后帧人脸的有效信息,保持了灰度变化大的人脸区域的位置和姿态,实现视频人脸的精确配准。     

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。     

基于仿射包和伪Zernike矩的视频人脸检索

近年来基于视频的人脸检索已成为人脸识别和检索领域最为活跃的研究方向之一。提出了一种基于仿射包结合伪Zernike矩特征的视频人脸检索算法（FRIVAP）。在视频中检测跟踪到人脸生成图像集,接着提取图像集中人脸的伪Zernike矩特征,建立特征的仿射包,通过相似度计算得到结果。经对Honda/UCSD视频数据库和自行构建的视频数据库的大量实验表明,该算法可以充分利用视频中人脸的时间和空间信息,并且对噪声、人脸姿势变化等条件下的人脸检索有较强的鲁棒性。     

一种改进的CAMShift跟踪算法及人脸检测框架

为充分利用人脸视频图像序列中的时空信息,获得更加准确的人脸比对图像序列,提出一种结合人脸跟踪的人脸检测框架。使用简单快速的正面人脸检测算法对人脸视频图像序列进行检测,用检测的结果对人脸跟踪算法进行初始化及校验和调整。为解决CAMShift跟踪算法容易受类肤色区域影响而导致提取到的人脸区域存在冗余信息的问题,提出一种改进的CAMShift-KLT算法。该算法利用兴趣点跟踪人脸图像的边缘,达到准确获取人脸比对图像的目的。实验结果表明,与CAMShift算法相比,CAMShift-KLT算法获取的人脸区域更精准,同时具有较小的跟踪偏移距离、较大的跟踪命中率和更高的跟踪有效性。与对比算法相比,CAMShift-KLT算法能够获得与理想的人脸区域更加一致的跟踪区域。     

一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法

提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。     

从视频中检测人脸

视频中人脸检测的应用领域广泛，近来受到了极大关注。文中提出一种在MPEG流中检测人脸的新方法，它可以从复杂背景中有效地检测方向、大小不同的人脸，还可以处理多个人脸交叠的情况，为适应视频检索的需要，该算法依据帧间冗余性，自适应地调整肤色检测器，利用MPEG流中的运动矢量在一个GOP内跟踪人脸，依据场景的变化更新分割码本等措施，有效地提高了计算速度。用算法测试多个视频序列，实验结果令人满意。     

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。     

基于视频监控的人脸识别方法

目前人脸识别方法主要针对静态图像进行识别,而在监控视频中,不同视频帧人脸具有相关性且只有部分人脸能够有效反映人脸信息。根据监控视频中人脸图像变化特性,提出了一种基于监控视频的人脸识别方法。首先通过结合人脸检测与跟踪技术获得视频人脸序列,然后以视频人脸序列中部分人脸图像识别结果为导向选取全部人脸序列图像中的代表人脸图像进行识别,最后根据选取的全部人脸图像识别结果综合反映人脸信息。实验结果表明,该方法能够在确保识别率和误识率的前提下有效提升监控视频中人脸识别的实时性。     

数字视频区域篡改的检测与定位

目的 数字视频区域篡改是指视频帧图像的某个关键区域被覆盖或被替换,经过图像编辑和修补之后,该关键区域的修改痕迹很难通过肉眼来分辨。视频图像的关键区域承载了视频序列的关键语义信息。如果该篡改操作属于恶意的伪造行为,将产生非常严重的影响和后果。因此,视频区域篡改的检测与定位研究具有重要的研究价值和应用前景。方法 数字图像的复制粘贴篡改检测已经取得较大的研究进展,相关研究成果也很多。但是,数字视频区域篡改的检测与定位不能直接采用数字图像的复制—粘贴篡改取证算法。数字视频区域篡改检测与定位是数字视频被动取证研究领域中的一个新兴的研究方向,近年来越来越多的学者在该领域开展研究工作。目前,数字视频的区域篡改检测与定位研究还缺少完善的理论支撑和通用的检测与定位算法。在广泛调研最近几年的最新研究成果的基础上,对数字视频区域篡改的被动取证概念及重要性进行了介绍,将现有的数字视频区域篡改被动取证算法分为4类：基于噪声模式的算法、基于像素相关性的算法、基于视频内容特征的算法和基于抽象统计特征的算法。然后,对这些区域篡改检测与定位的算法进行对比分析,并介绍现有的视频区域篡改软件和算法,以及篡改检测算法的测试数据库。最后,对本研究领域存在的问题和挑战进行总结,并对未来的研究趋势进行展望。结果 选取了20篇文献中的18种算法,分别介绍每种算法的算法原理,并对这些算法进行对比分析。大部分的算法都宣称可以检测并定位出篡改可疑区域,但是检测和定位的精度、计算复杂度都各有差异。其中,基于时空域的像素相关性分析的算法具有较好的检测和定位效果,并且支持运动背景视频中的运动目标删除篡改检测和定位。基于光流平滑性异常的算法和基于运动目标检测的算法都是基于公开的视频篡改测试库进行比较测试的,两种算法都具有较好的检测和定位效果。基于隐写分析特征提取的集成分类算法虽然只能实现时域上的篡改定位,不能实现更精细的空域篡改定位,但是该算法为基于机器学习的大规模视频篡改取证研究提供了新思路和可能的发展方向,具有较大的指导意义。结论 由于视频编码压缩引入噪声,以及视频区域篡改软件工具和技术的改进,视频区域篡改检测和定位仍是一个极具挑战的课题。未来几年,基于视频内容特征和抽象统计特征的视频区域篡改检测和定位算法,有可能结合深度学习算法,得到进一步的研究和发展;相关的理论算法、系统模型和评价标准等研究成果将逐步完善。     

智能访客系统中的人脸检测及方向判别算法

提出了一种用于智能访客系统的人脸检测及人脸方向自动识别的算法.算法首先利用皮肤颜色过滤法和背景去除技术提取出类似皮肤的区域,再利用区域填充和基于高度落差的方法将人脸分割出来,最后,利用人眼的位置信息确定人脸方向.实验结果证明了此算法的可行性和实时性.     

基于视频描述和阅读理解的视频问答研究

针对大多数视频问答(VideoQA)模型将视频和问题嵌入到同一空间进行答案推理所面临的多模态交互困难、视频语义特征保留能力差等问题,提出了一种视频描述机制来获得视频语义特征的文本表示,从而避免了多模态的交互.提出方法将视频特征通过描述机制得到相应的视频描述文本,并将描述文本特征与问题特征进行阅读理解式的交互与分析,最后推理出问题的答案.在MSVD-QA以及MSRVTT-QA数据集上的测试结果显示,提出问答模型的回答准确率较现有模型均有不同程度的提升,说明所提方法能更好地完成视频问答任务.     

全景视频双环带映射算法

针对全景视频映射过程中局部区域变形过大、冗余数据量极高的问题,提出了一种双环带映射算法（DRP）。首先,根据球面视频的几何特点,结合人眼视度（HVS）这一视觉特性,用两个相互正交的环形区域,将球面视频分割成14个大小相近的区域;然后根据空域采样定理,采用兰索斯插值法,将这14个区域对应的球面视频内容映射为14个大小相等的矩形视频;最后,根据最新视频编码标准的特点,重新排列这14个矩形视频,得到符合编码器标准的紧凑的全景视频。实验结果表明,与经纬图映射算法（ERP）、八面体映射算法（OHP）、二十面体映射算法（ISP）相比,DRP算法在视频压缩性能方面有良好的表现;其中同最流行的ERP算法相比,码率平均降低8.61%,明显提升了视频编码效率。     

视频取证中加权聚类人脸识别方法

提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何信息及人脸特征验证是否为指定人脸。实验结果表明,提出的算法实现简单、误检率低、检测速度快,适合实时视频监控取证系统应用。     

非合作面部晃动情况下的心率检测

目的 心率是直接反映人体健康的重要指标之一,基于视频的非接触式心率检测在医疗健康领域具有广泛的应用前景。然而,现有的基于视频的方法不适用于复杂的现实场景,主要原因是没有考虑视频中目标晃动干扰和空间尺度特征,使得血液容积脉冲信号提取不准确,检测精度不尽人意。为了克服以上缺陷,提出一种抗人脸晃动干扰的非接触式心率检测方法。方法 本文方法主要包含3个步骤：首先,针对目标晃动干扰人脸区域选择的问题,利用判别响应图拟合检测参考图像的人脸区域及主要器官特征点,在人脸跟踪时首次引入倾斜校正思想,输出晃动干扰抑制后的人脸视频;然后,结合空间尺度的差异,采用颜色放大方法对晃动干扰抑制后的人脸视频进行时空处理,提取干净的血液容积脉冲信号;最后,考虑到小样本问题,通过傅里叶系数迭代插值的频域分析方法估计心率。结果 在人脸静止的合作情况以及人脸晃动的非合作情况下采集视频,对心率检测结果进行定量分析,本文方法在两种情况下的准确率分别为97.84%和97.30%,与经典和最新的方法相比,合作情况准确率提升大于1%,非合作情况准确率提升大于7%,表现了出色的性能。结论 提出了一种基于人脸视频处理的心率检测方法,通过有效分析人脸的晃动干扰和尺度特性,提取到干净的血液容积脉冲信号,提高了心率检测的精度和鲁棒性。     

基于Mega2560的人脸检测与定位跟踪

为了解决存在外界干扰的人脸的检测和准确定位与跟踪问题,避免过于依赖软技术造成的算法复杂性,采用软硬件结合的方式,基于Mega2560单片机、VS2008开发环境与OpenCV函数库,实现了人脸检测与准确定位与跟踪。首先,利用Haar-like特征法寻找出图像中的人脸特征矩形,通过AdaBoost算法生成级联分类器,实现人脸检测;然后,将图像显示窗口中心选为坐标原点,计算人脸位置,用线性变换的方法获取人脸位置偏差,进而转换成角度偏差发送给下位机Mega2560;最后,单片机根据接收到的角度偏差信息,控制摄像头使人脸始终在坐标原点位置,实现人脸的准确定位与跟踪。通过实验表明系统具有较好的稳定性和准确性。     

基于OpenCV的通用人脸检测模块设计

人脸检测是智能视频监控系统中的重要组成部分,OpenCV实现的Adaboost人脸检测算法达到了实时检测人脸的处理速度.但在实际应用中,由于平台移植等障碍,现有系统升级兼容此模块困难.本文提出了一种支持多编程语言平台的通用人脸检测模块,详细阐述了.NET平台调用技术和改进的JNI方法调用OpenCV人脸检测模块的具体步...