一种动态视频流实时多人脸检测算法

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。     

基于时空上下文和随机森林的人眼跟踪定位算法研究

为了得到人眼跟踪过程中更好的鲁棒性和实时性以及跟踪精度,提出一种基于自适应增强分类算法(AdaBoost)、随机森林(RF)和时空上下文(STC)的重定位跟踪算法。该算法结构分为3层,分别为AdaBoost人脸检测、STC人脸跟踪和RF人眼定位。首先,利用AdaBoost在第一帧识别出人脸,从而提取出人脸窗口。接着,使用时空上下文跟踪算法进行人脸跟踪。然后,联合定向梯度直方图(HOG)算法进行相似度判断,以达到目标丢失后继续跟踪的目的。最后,采用随机森林算法进行人眼定位。实验结果表明,与传统的随机森林人眼跟踪算法相比,该算法在跟踪速度达到原方法的2倍左右,并在跟踪精度和鲁棒性上和原算法相同。基本满足在裸眼3D显示时人脸跟踪和人眼定位的精度高、实时性快、鲁棒性好的要求。     

Analysing animal behaviour in wildlife videos using face detection and tracking

An algorithm that categorises animal locomotive behaviour by combining detection and tracking of animal faces in wildlife videos is presented. As an example, the algorithm is applied to lion faces. The detection algorithm is based on a human face detection method, utilising Haar-like features and AdaBoost classifiers. The face tracking is implemented by applying a specific interest model that combines low-level feature tracking with the detection algorithm. By combining the two methods in a specific tracking model, reliable and temporally coherent detection/tracking of animal faces is achieved. The information generated by the tracker is used to automatically annotate the animal's locomotive behaviour. The annotation classes of locomotive processes for a given animal species are predefined by a large semantic taxonomy on wildlife domain. The experimental results are presented.     

视频图像的实时人脸检测系统

本文基于VFW,在Windows平台下构建了一个实时人脸检测系统.同时提出了一种融合肤色信息的图像差分方法,该方法在加快检测速度的同时有效缩小了人脸搜索范围.最后利用Real AdaBoost Cascade结构分类器对人脸进行验证.实验证明,该系统能够快速准确的检测人脸.     

多人脸跟踪与最佳人脸提取

针对视频人脸识别系统中同一人脸重复识别的问题,文中提出了一种多人脸跟踪与最佳人脸提取的方法。通过ViBe算法提取运动区域,缩小数据处理区域及确定执行人脸检测;利用Haar特征结合AdaBoost算法检测人脸,并根据肤色检测判断是否有误检;利用CamShift算法跟踪人脸;再使用Sobel算子得到清晰的人脸图片。实验表明,该方法下人脸误检率由2.8%降到0.2%,对于100帧视频平均处理时间从原始每帧112 ms降低到了45.6 ms,其处理速度明显提升。     

基于多级联不对称增强和遗传算法的人脸检测

提出了一种基于多级联不对称增强和遗传算法的AdaBoost人脸检测方法。可把认假率和拒真率反馈给当前训练阶段,并通过阀值比较来控制级联层数和局部最佳弱分类器权值。用遗传算法训练选取的局部最佳弱分类器,实现用较少的弱分类器达到高检出率。仿真实验结果表明,该算法可以有效避免过拟合和特征冗余现象,获得较高的检测速度和精度。     

基于计算机视觉技术的人脸检测系统设计

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究,利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计,实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记,以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外,在VC＋＋6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表...     

Face detection in video based on AdaBoost algorithm and skin model

A real-time method is proposed to detect faces in videos. First it uses frame difference method to extract the motion area. Next the clustering character of skin is used to get the general face area. AdaBoost algorithm is applied to make concrete detection of human face. Finally an improved CamShift algorithm method is used to keep the tracking and improving algorithm speed. The experiments demonstrate the robustness and high speed of the proposed algorithm.     

基于Boosting算法的实时人脸监控系统设计

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.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

视频图像中人脸自动检测与统计算法

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。     

平面旋转人脸检测与特征定位方法研究

提出了一种基于角点检测、AdaBoost算法和C-V方法的平面旋转人脸检测及特征定位方法.方法首先根据AdaBoost算法训练样本得到脸、眼、鼻、嘴4个检测器;然后以角点作为眼睛的候选点,枚举任意两个角点构造可能的人脸区域,并在区域内运用人脸检测器进行检测;接着利用眼、鼻、嘴检测器检测出人脸特征所在的矩形区域;最后利用C-V方法从各个特征区域中分割出人脸特征的轮廓,进而得到人脸关键特征点的位置.在CMU平面旋转测试集上的检测率为94.6%,误报24个,提取出的特征点位置准确.实验结果表明方法是有效的.     

基于视频的人脸检测算法研究

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。     

A robust eye localization algorithm for face recognition

The accuracy of face alignment affects greatly the performance of a face recognition system. Since the face alignment is usually conducted using eye positions, the algorithm for accurate eye localization is essential for the accurate face recognition. In this paper, an algorithm is proposed for eye localization. First, the proper AdaBoost detection is adaptively trained to segment the region based on the special gray distribution in the region. After that, a fast radial symmetry operator is used to precisely locate the center of eyes. Experimental results show that the method can accurately locate the eyes, and it is robust to the variations of face poses, illuminations, expressions, and accessories.     

有源欺骗干扰环境下的DOA估计

针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首先,通过APF抑制干扰能量,提高信干比。然后,建立有源欺骗干扰环境下的稀疏贝叶斯模型,基于相邻快拍相关性,利用BSBL算法进行DOA估计。仿真和实测数据处理结果表明,所提方法降低了干扰对BSBL算法的影响,且与APF联合子空间类算法或最大似然算法(ML)相比,具有更高的空间分辨率和DOA估计精度。

     

人脸检测跟踪与特征点定位系统

实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shapemodel)算法实现了实时人脸特征点定位。实验结果表明该系统实现的人脸实时检测跟踪及特征点定位,效果明显,可以作为表情分析和情感计算、视频人脸识别开发的基础。     

An automatic algorithm for semantic object generation and temporal tracking

Automatic semantic video object extraction is an important step for providing content-based video coding, indexing and retrieval. However, it is very difficult to design a generic semantic video object extraction technique, which can provide variant semantic video objects by using the same function. Since the presence and absence of persons in an image sequence provide important clues about video content, automatic face detection and human being generation are very attractive for content-based video database applications. For this reason, we propose a novel face detection and semantic human object generation algorithm. The homogeneous image regions with accurate boundaries are first obtained by integrating the results of color edge detection and region growing procedures. The human faces are detected from these homogeneous image regions by using skin color segmentation and facial filters. These detected faces are then used as object seed for semantic human object generation. The correspondences of the detected faces and semantic human objects along time axis are further exploited by a contour-based temporal tracking procedure.     

复杂光照下的视频人脸检测与识别的研究

为了解决复杂光照下的视频人脸检测与识别率受影响的问题,提出了一种光照不变的人脸检测与识别方法.该方法基于Retinex理论,提取光照不变分量,然后用于训练AdaBoost分类器;对输入的视频序列也进行相同的光照预处理,然后用训练的AdaBoost分类器进行人脸检测;把检测到的光照不变人脸图像采用分块加权LBP进行特征提取,采用欧氏距离与最近邻分类器进行分类.实验结果表明:该方法能有效提高视频人脸检测率与人脸识别率,而且对于人脸检测与识别只需要一次光照处理,具有更高的效率.     

一种基于多普勒频率变化率单站无源定位的改进跟踪滤波算法

IMM-PF算法巨大的计算量影响跟踪的实时性,IMM-UKF由于线性化误差使得精度不高.针对这些问题,本文在基于多普勒频率变化率的单站无源定位问题的基础上提出了一种改进的交互式多模型滤波算法（IMMEK-UKFPF）,利用不同的模型匹配不同类型的滤波器,充分发挥了卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波各自的优点.仿真结果表明该算法减少了跟踪定位所用时间,提高了计算效率,同时具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性.     

采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测

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。