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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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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
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人脸自动定位技术在智能视频通信、视频监控以及娱乐等领域有着广泛的应用。通过将基于肤色的人脸检测和基于人工神经网络的控制策略相结合,提出一种新的人脸自动定位算法。该算法简单有效,克服传统跟踪算法中需要利用帧间相关信息和需要标定摄像机的缺点,只需通过人脸检测程序给出人脸特征点在计算机图像中的坐标,就可直接得出摄像机水平调整量和垂直调整量,根据调整量控制摄像机运动即可将人脸自动定位在图像中心。最后利用面向对象的方法实现了系统,并且取得了满意的效果。 相似文献
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在实时系统中视频人脸的检测与跟踪技术已成为人脸识别领域最活跃的研究方向之一,介绍了人脸检测的应用,对提高检测和跟踪的鲁棒性和精确性问题的理论研究算法进行了总结。分别讨论并评价了人脸检测的几种基本方法,介绍了近年来研究者们研究的新方法并对人脸检测研究中存在的问题和今后的发展进行了讨论。 相似文献
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AdaBoost人脸检测算法是该领域中比较成功的算法之一。当被检测图片中人脸大小缩放至与分类器尺寸左右时,才能够正确地判定人脸,而其他缩放下的检测造成了冗余。验证了人脸检测速度的影响因素,针对分辨率为640×480的图片,建立了人脸尺寸高斯模型以及单幅人脸权重模型,提出了依据这两个模型的人脸检测的缩放方式。实验显示基于该方法,在稍有降低识别率的情况下,大幅提高了检测速度。 相似文献
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将基于Boosted Cascade的人脸检测算法运用到视频图像当中,并结合图像序列中的运动信息,提出并实现了一种实时的人脸检测跟踪系统.首先根据图像的运动信息提取出可能存在人脸的候选区域,然后在候选区域中用Boosted Cascade算法进行检测.实验结果表明该系统能够实时地对于人脸进行检测跟踪,可以被应用在智能视频监控方面. 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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本文首先阐述了新闻视频中主持人帧检测的重要意义,然后重点介绍了一种基于人脸检测的自动的主持人帧识别算法。该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选帧,然后利用补充的背景匹配算法从候选帧中筛选出主持人帧。实验结果表明,该方法适用于各种不同种类的新闻节目视频,可以应用于新闻视频分析。 相似文献
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人脸检测是在图像中检测到人脸的位置,是当今科技领域攻关的热点技术.提出一种基于CMOS图像传感器和USB2.0的人脸检测系统.该系统利用CMOS图像传感器OV9620和USB2.0主控芯片CY7C68013设计高分辨率数字图像采集系统,由PC机采集图像数据,并对数据进行彩色恢复处理.在此基础上,完成视频图像中人脸的实时检测.文章阐述了该采集系统的软硬件结构设计和人脸检测的算法设计及实现.实验结果表明,该系统采集图像清晰稳定,传输速度为32.6Mbyte/s,图像处理速度为16 frame/s.实现了图像采集和人脸实时检测. 相似文献
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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。 相似文献
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非法入侵者通过伪装人脸骗取系统认证,给人脸认证系统带来了严重的威胁。因此,活体人脸检测成了人脸认证系统走向实用必须解决的一个重要课题。现有活体人脸检测方法多为基于照片的人脸攻击方面的研究成果,对于基于视频的人脸攻击,效果并不理想。3D卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)具有深度学习的特点,能自动学到图像的分布式特征表示;与2D卷积相比,它能学到连续视频帧的动作信息。本文结合3D卷积神经网络的特性,提出利用3D卷积实现视频人脸伪装检测。通过提取3D卷积神经网络最后全连接层学到的时间空间特征,训练SVM(Support Vector Machine)分类器,实现真实人脸和伪装人脸的分类。实验采用两个人脸伪装公开数据库ReplayAttack和CASIA,实现多尺度内部数据库测试和交叉数据库测试。实验结果相对于纹理特征及2D卷积方法有较大提高,可应用于视频人脸攻击的活体人脸检测。 相似文献
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提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测. 相似文献
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针对视频监控系统智能化的要求,提出了一种基于嵌入式视频监控的人脸检测设计方案。采用在ARM-Linux操作平台上建立Servfox流媒体服务器,实现USB摄像头的视频采集和传输。在客户端首先采用帧间差分更新背景模型的改进算法获取运动目标,减少视频中运动目标对背景模型的影响,且为人脸目标的检测缩小了范围。在运动目标区域内,通过Ada-Boost人脸检测算法,最终获得人脸位置。结果表明,系统对人脸检测效果良好,准确率可达95.2%,检测时间22~27 ms/frame,满足视频监控的实时性要求。 相似文献
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近年来,得益于深度生成模型的发展,人脸的操控技术取得了巨大突破,以DeepFake为代表的人脸视频深度伪造技术在互联网快速流行,受到了学术界和工业界的广泛重视。这种深度伪造技术通过交换原始人脸和目标人脸的身份信息或编辑目标人脸的属性信息来合成虚假的人脸视频。人脸深度伪造技术激发了很多相关的娱乐应用,如使用面部替换技术将使用者的人脸替换到某段电影片段中,或使用表情重演技术来驱动某个著名人物的静态肖像等。但当前人脸深度伪造技术仍处于快速发展阶段,其生成的真实感和自然度仍有待进一步提升。另一方面,这类人脸深度伪造技术也很容易被不法分子恶意使用,用来制作色情电影、虚假新闻,甚至被用于政要人物来制造政治谣言等,这对国家安全与社会稳定都带来了极大的潜在威胁,因此伪造人脸视频的防御技术至关重要。为了降低深度伪造人脸视频所带来的负面影响,众多学者对伪造人脸视频的检测鉴别技术进行了深入研究,并从不同视角提出了一系列防御方法。然而由于数据集分布形式单一、评价标准不一致、主动性不足等问题,使得防御技术在走向实用的道路上仍有很长一段距离。事实上,人脸深度伪造与防御技术的研究仍旧处在发展期,其技术的内涵与外延正在快速的更新与迭代。本综述将对迄今为止的主要研究工作进行科学系统的总结与归纳,并对现有技术的局限性做简要分析。最后,本文将探讨人脸深度伪造与检测技术的潜在挑战与发展方向,为领域内未来的研究工作提供借鉴。 相似文献