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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。 相似文献
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针对视频中的彩色序列图像,提出了一种人脸检测算法。该算法是一个由粗到精的检测过程。首先采用运动检测分析方法,根据多帧差分图像中运动物体边缘点的水平投影确定目标的水平位置,并结合肤色检测算法进一步确定人脸位置,然后用训练好的支持向量机进行人脸验证。实验结果表明,针对一般的彩色序列图像任意姿态人脸检测问题,该算法快速有效。 相似文献
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本文提出一种基于肤色和脸部特征的人脸跟踪算法,将视频序列帧分类为检测帧和跟踪帧,对于两种类型的帧图像作不同的检测.最终在人脸跟踪问题中最难解决的精确性与快速性中得到折衷.实验结果表明本算法可以准确实时地对视频序列中的人脸进行跟踪. 相似文献
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传统的压缩感知跟踪是基于彩色视频图像序列中的目标跟踪, 但在跟踪过程中可能会受到光照变化和旋转遮挡因素的影响, 从而导致复杂环境下跟踪结果的鲁棒性不足. 为了获得稳定的跟踪结果, 提出了一种基于深度信息的压缩感知人脸检测跟踪算法. 首先, 根据改进的质心分割算法确定首帧深度图中人脸的跟踪位置. 其次, 根据深度信息计算出深度图中每一点对应的平均曲率并形成平均曲率图. 然后, 基于平均曲率图随机提取压缩特征; 最后, 通过压缩降维, 目标邻域搜索, 迭代更新特征模板, 计算出平均曲率图中下一帧人脸的最优跟踪位置, 实现人脸跟踪. 实验结果表明, 将人脸的深度信息和压缩感知特征相结合在光照变化和旋转遮挡情况下具有很好的鲁棒性, 能更好的实现复杂背景下对多姿态人脸的跟踪. 相似文献
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该文针对新闻视频设计并实现了一个显著人脸检索系统。首先将新闻视频分割成镜头序列,利用训练好的CascadeAdaboost人脸检测器对每个镜头检测出一定数目的候选人脸,按照一些规则选取可信度高的作为样本,用于提取该镜头内的肤色模型。接着对肤色分割后的区域进行位置、大小分析和模板匹配,以淘汰非人脸区域,确定待跟踪的对象列表。为了做精确的跟踪和识别,系统对每个跟踪对象建立更细致的肤色模型。跟踪过程中每间隔一定帧数重新进行人脸检测,以减少误差积累和探测是否有新人脸出现。最后从每个人脸序列挑选最适合进行人脸识别的图像建立其特征脸空间,结合肤色信息和PCA算法判断其是否为要检索的目标人脸。 相似文献
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基于结构光的人脸图像获取与检测 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸位置检测是立体显示器实现自由显示的重要技术组成部分,文中设计了一套采用红外光结构阵列检测人脸的检测系统;首先,系统先将结构光阵列投射到立体显示器的使用者脸上;然后通过显示器上的摄像头拍摄出使用者人脸的图像,由软件处理系统采用VFW(Video for Windows)提取其实时视频图像流;最后使用区域分割算法对人脸图像进行跟踪检测;其得到的实时人脸位置参数为立体显示提供了重要的参数支持;实验证明该系统结合所拍摄的实时人脸图象,能够准确快速的获取、检测并跟踪人脸位置. 相似文献
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基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法。该算法首先利用Harr特征的快速检测法从图像中检测出人脸的大致位置,然后基于人脸的几何分布特征和灰度信息特征准确检测人眼瞳孔位置建立人脸坐标系,最后对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正。实验结果证明,该算法能够有效并准确地检测和校正人脸,可以显著提高识别率。 相似文献
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现有的人脸检测评判标准通常情况下仅仅只是对人脸有无的定性检测,对于视频中人脸位置的定量描述并没有严格的规范;另外,现在的一些研究如视频人脸替换等对视频流中人脸位置的连续性有较高的要求。为了解决上述两个问题,相比之前的人脸检测以及人脸跟踪评估标准,提出了一种视频中人脸位置的定量检测评估标准,并且提出了一种视频中人脸位置的检测方法。该方法首先通过改进的Haar-Like级联分类器在目标区域中检测到人脸初始位置;然后采用金字塔光流法对人脸位置进行预测,同时引入正反向误差检测机制实现对结果的自检测,最终确定人脸位置。实验结果表明,检测标准能够对测试算法在视频人脸检测的定量描述结果给出评判,提出的检测算法在人脸位置的时间一致性上有所提升。 相似文献
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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。 相似文献
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设计了一种基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统,该系统的功能是检测并实时跟踪视频中的人脸图像,同时进行身份识别。针对Gentle AdaBoost算法构造的级联分类器检测效率偏低的问题,提出了一种递进复杂度的级联分类器。针对传统粒子滤波器最高权重粒子不准确的问题,提出了均值权重粒子滤波器。针对传统粒子滤波器样本衰退的问题,提出了一种同时结合人脸检测和人脸跟踪算法的跟踪校正策略。对于检测和跟踪到的人脸,利用基于Gabor变换和HMM的方法进行身份识别。实验结果表明,系统能够准确地检测并实时跟踪视频中的人脸,可以实现人脸的快速识别,是一种能够应用到视频监控系统中的有效方法。 相似文献
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视频序列中运动目标的检测是目标识别、标记和追踪的重要组成部分,背景减除法是运动目标检测中被广泛应用的算法。针对光线变化、噪声和局部运动等影响运动目标检测效果的问题,提出一种基于背景减除法的视频序列运动目标检测算法。该算法结合背景减除法和帧间差分法,对当前帧像素点的运动状态进行判断,分别对静止和运动的像素点进行替换和更新,采用最大类间方差(Otsu)法对差分图像进行目标提取,并使用数学形态学运算去除目标中的噪声和冗余信息。实验结果表明,所提算法对于视频序列中运动目标的检测具有较好的视觉效果和较高的准确度,能够克服局部运动以及噪声等缺陷。 相似文献
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针对传统驾驶员疲劳检测人脸跟踪算法复杂,DSP实现时实时性不强,不能有效地实现多角度人脸跟踪的问题,提出了一种快速人脸跟踪算法.该算法通过对YCbCr肤色模型进行图像预处理、肤色检测,提取人脸区域,通过对亮度信号Y进行统计运算,判断人脸边界,再进行相似度判断,从而实现人脸区域的跟踪.实验结果表明,该方法简单、鲁棒性强,能够快速地实现彩色图像人脸多角度跟踪. 相似文献