基于Camshift算法的人脸跟踪识别系统的设计

随着网络技术和视频技术的发展,图像捕捉设备成为计算机的标准外设,人脸跟踪已经不仅局限于人脸识别领域,被广泛应用于视屏会议等各个方面。基于此,笔者首先介绍了人脸跟踪的方法,并着重描述了Camshift算法的原理与优势,然后在VS2017平台上设计开发了一个基于Camshift算法的人脸检测与跟踪系统。实验表明该系统的实时性、鲁棒性良好,对于多姿态人脸、特定目标跟踪等特殊情况都具有良好的检测效果。     

基于图割理论的尺度自适应人脸跟踪算法

针对连续自适应的Mean-Shift（Camshift）算法跟踪人脸时尺度过度放缩这一问题,提出了一种基于图割的Camshift人脸跟踪算法。首先,在每一帧图像的Camshift迭代结果内建立图割区域,使用高斯肤色模型作为图割权值分割出图割区域内肤色团块;然后,计算该肤色团大小得到目标真实尺度,并比较与上一帧图像跟踪框内肤色团的尺度来判断是否需要重新跟踪目标;最后,再以该团块作为下一帧跟踪目标。实验结果表明,基于图割的Camshift人脸跟踪算法有效地克服了跟踪时其他肤色区域的干扰,能有效地反映人体快速运动中人脸真实尺度变化,同时防止Camshift算法丢失跟踪目标而陷入局部最优解,具有较好的可用性和鲁棒性。     

一种快速人脸跟踪系统

本文介绍一种快速人脸跟踪的系统:首先利用Adaboost快速人脸检测技术检测到人脸的位置,然后用检测到的人脸位置初始化人脸跟踪算法的跟踪窗口,人脸跟踪的算法是采用Camshift算法,该算法能够实现物体的实时跟踪,具有较好的鲁棒性和实时性,同时该算法抗噪声干扰能力非常强。     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

改进反向投影的Camshift人脸跟踪算法

对人脸进行检测与跟踪是诸如人机交互、视频监控等众多应用的基础.在众多方法当中,连续自适应均值偏移(Con-finuously Adaptive Mean Shift,简称Camshift)算法在兼具良好跟踪性能的同时做到了较低的计算成本.然而在经典Camshift算法中,反映像素类肤色概率的"反向投影图"会受到初始搜索框内背景像素的影响,是几乎所有基于经典Camshift的算法中普遍存在的一个问题.针对反向投影图的原理进行分析,并采用人脸检测结果作为替代方案,从而对传统Camshift算法进行改进.同时,对YCrCb色彩空间中的人脸检测进行多时段分析,并借此自动确定初始跟踪区域,较传统Camshift算法具有更好的效果.     

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。     

一种时空域联合的机动视频目标精确跟踪方法

提出一种采用Bhattacharyya系数最大化并联合时空域信息的视频目标跟踪方法。时域通过卡尔曼滤波预测目标的运动信息,空域用Camshift算法精确匹配视频目标。由于运动目标机动性比较强,卡尔曼滤波预测的位置和真实位置存在较大的误差,容易导致下一步跟踪失败。采用基于Bhattacharyya系数的由粗到精的核匹配搜索方法,在卡尔曼滤波预测的位置基础上适当扩大搜索范围,通过Bhattacharyya系数最大化确定初始匹配窗口,再用Camshift算法精确匹配视频目标。实验证明该方法对机动快速运动目标具有很高的跟踪精度。     

视频序列图像中的人脸检测与跟踪

目标检测与跟踪是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一。基于级联结构的AdaBoost算法和基于色彩的Camshift算法,目前被认为是较有效的检测和跟踪算法,结合AdaBoost、Camshift算法和Kalman滤波器实现,对视频序列图像中多角度人脸的实时检测与跟踪,并针对AdaBoost训练耗时问题提出了改进。     

应用Camshift跟踪算法提高视频中人脸检测速度

在OpenCV中提供的CascadeClassifier级联分类器利用Haar特征进行人脸检测时,检测速度很慢无法满足视频对实时性的要求,而且光照的影响也很大.基于这两点提出一种新的人脸检测算法,采用Camshift目标跟踪与人脸检测相结合提高检测速度并利用直方图均衡化减弱光照的影响.该算法首先把CascadeClassifier级联分类器方法检测到的人脸区域设为ROI区域,对ROI区域操作并用Camshift算法进行目标跟踪,其次要定时进行一次人脸检测用来更新ROI区域保证跟踪的准确性.经过实验结果分析表明：利用改进后的算法,人脸检测的速度有明显提高（约为40%）,并且减小了光照的影响.     

结合粒子滤波与Mean shift的高速运动目标跟踪

Mean shift跟踪算法能够有效跟踪视频序列中的各种运动目标,但是该算法无法准确地跟踪视频中高速运动目标.通过分析mean shift算法的原理,指出mean shift对高速运动目标跟踪失效的原因,提出一种基于mean shift的粒子滤波跟踪的新算法.通过实验比较,该算法能改善了Mean shift算法对高速运动目标的效果,并且在存在干扰目标的情况下具备良好的跟踪效果.     

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Camshift算法的运动目标检测

CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。     

基于目标信息量变化的自调整跟踪算法

针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题,将图像信息量度量理论引入到了算法之中,提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法。该算法利用均值漂移矢量对目标位置进行预测,然后结合目标信息量的变化来自适应的调整跟踪窗的尺度,从而快速稳定的对目标进行定位跟踪。实验结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化,跟踪效果良好。     

A probabilistic object tracking model based on condensation algorithm

Object tracking, which has many application in our daily life, is an important topic in electronics engineering area. It basically deals with estimation and location of an object in given video frames. In this paper, a novel object tracking algorithm based on particle filtering associate with population balances is proposed. The developed algorithm was used to track objects in synthetic frames and natural video frames. According to results, it has high accuracy level for single and multi-object tracking.     

基于自适应跟踪窗尺度的人脸探测

作为一种有效的迭代算法,Mean-shift具有良好的特性,在目标跟踪、图像平滑和其他计算机视觉领域得到了广泛应用。鉴于标准Mean-shift算法缺乏尺度自适应机制,而Camshift算法每次探测前需要人工选定人脸区域样本才能进行准确的探测,提出了一种用于视频中人脸探测的自适应跟踪窗算法。该算法在跟踪框内采用光照补偿和肤色分割来校正跟踪窗尺度和位置。实验表明,该算法不但具有良好的实时性,而且能较好地减少传统算法中的定位误差,更加准确地探测出视频中的人脸。     

基于特征描述子的视频对象分级分割和跟踪算法

不同的视频应用对视频对象的分割和跟踪的速度和精确度具有不同的要求。提出了一种视频对象的分级分割和跟踪框架,基于视频对象特征描述子算法可以实时地分割和跟踪视频对象,基于区域特征描述子算法对分割的视频对象进一步细化,提高空域准确性。该框架可以满足各种视频应用。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。     

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。     

基于人脸检测和CAMSHIFT算法的人脸跟踪系统

针对彩色视频序列,本文提出一种基于检测和彩色直方图的人脸跟踪系统,首先利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型,在CAMSHIFT算法的基础上运用人脸形态约束,Kalman滤波进行实时的人脸跟踪,实验证明该系统具有较好的实时性并能很好的解决遮挡,类肤色干扰和快速移动的问题.