一种嵌入式环境下的实时人脸跟踪方法

针对复杂背景和光照变化条件下的人脸跟踪问题,提出了一种适于嵌入式环境的实时人脸跟踪方法。该方法使用帧差法检测出运动区域,在运动区域内进行AdaBoost人脸检测并进而提取人脸特征点,运用距离约束的金字塔形Lucas-Kanade方法跟踪人脸特征点。当特征点丢失较严重时,重新选取特征点进行跟踪。实验结果表明,该方法有较鲁棒的跟踪性能,在嵌入式环境下能够实时跟踪人脸。     

遮挡条件下实时人脸检测

针对遮挡条件下人脸检测召回率不高和训练样本不足的问题,提出了一种数据增强的方法。计算训练样本的平均脸图像,对样本进行手动遮挡处理;使用平均脸策略和图像分割理论对遮挡区域进行分割和处理,获得类似于自然环境下的遮挡样本;使用处理后的样本训练Ada Boost人脸检测器。实验结果表明:通过该方法训练的人脸检测器能够有效地提高遮挡条件下的人脸召回率,同时可以达到实时检测的效果。     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

基于肤色信息的实时人脸跟踪方法

提出一种基于人脸检测与肤色信息相结合的人脸实时跟踪方法。该方法先用Adaboost算法进行人脸检测，在此基础上，CAMSHIFT算法跟据人脸肤色信息实现对人脸的自动跟踪。实验表明，该算法具有快速、鲁棒的特点，能够满足实时系统的需要。     

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DSP的实时人脸检测系统

阐述了硬件设计思想、软件开发流程及人脸检测算法的实现。首先以TMS320DM642建立实时图像处理的硬件系统,通过CCD获取视频序列,对当前图像进行降噪、图像增强以及边缘检测的预处理,再利用基于肤色和差分帧相结合的算法对视频序列进行检测、跟踪人脸。本系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TIDM642EVM上开发实现。实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

基于DSP的实时人脸检测系统

阐述了硬件设计思想、软件开发流程及人脸检测算法的实现.首先以TMS320DM642建立实时图像处理的硬件系统,通过CCD获取视频序列,对当前图像进行降噪、图像增强以及边缘检测的预处理,再利用基于肤色和差分帧相结合的算法对视频序列进行检测、跟踪人脸.本系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TI DM642EVM上开发实现.实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强.     

综合利用人脸特征和活动轮廓技术的人脸检测及跟踪算法

把基于静态图像分割的人脸检测技术同活动轮廓技术相结合，提出了一种在视频序列中检测和跟踪人脸的算法．它在Y、U、V联合梯度的基础土实施分水岭运算，并利用人脸的宽高比、颜色、结构等特征进行人脸逐级判别，从而确定人脸住置，然后用基于骨架的活动轮廓进行精确定位和帧间跟踪，从而较好地实现了视频序列中的人脸检测与跟踪问题。算法具有较强的鲁棒性，对于运动比较平缓、脸部轮廓比较清晰的情况，可以进行长时间跟踪。本算法在面向内容的可伸缩视频压缩编码系统中得到应用。     

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。     

压缩域人脸检测与跟踪技术

多媒体技术的迅猛发展要求对海量的信息数据进行有效的处理,压缩域图像/视频处理技术得到了广泛的关注,在压缩域开展人脸检测与跟踪技术的研究是这一领域的一种新动向,值得关注.笔者对这一课题提出的背景和研究现状进行了分析,并提出了该课题中有待解决的问题.     

基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法*

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。     

基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法*

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。     

H.264中基于检测与追踪的人脸保护方案*

目前视频安全得到了人们的广泛关注,许多视频加密算法提出并得到了应用。但这些视频加密算法基本上是针对整帧图像的加密,并未考虑对图像中某些感兴趣的区域进行加密,往往增加了通信成本。针对此问题,提出了一种有效安全的感兴趣人脸区域保护方案,方案包括肤色信息和基于方向特征Bayes分类器相结合的人脸精确定位,基于Kalman滤波器的人脸预测跟踪以及H.264的CABAC编码中人脸区域的加密。实验结果表明,该方案不仅具有抗攻击性,而且安全有效地保护了感兴趣人脸区域。     

H.264中基于检测与追踪的人脸保护方案

目前视频安全得到了人们的广泛关注,许多视频加密算法提出并得到了应用。但这些视频加密算法基本上是针对整帧图像的加密,并未考虑对图像中某些感兴趣的区域进行加密,往往增加了通信成本。针对此问题,提出了一种有效安全的感兴趣人脸区域保护方案,方案包括肤色信息和基于方向特征Bayes分类器相结合的人脸精确定位,基于Kalman滤波器的人脸预测跟踪以及H.264的CABAC编码中人脸区域的加密。实验结果表明,该方案不仅具有抗攻击性,而且安全有效地保护了感兴趣人脸区域。     

Real-time face tracking and recognition using the mobile robots

The terrain is complex and dynamic in a disaster. This paper aimed at constructing a multipose-specific feature model for online face recognition and tracking in a search and rescue operation. This paper proposes an integrated multipose face tracking and recognition system mounted on an unmanned aerial vehicle (UAV). The face model is constructed online by multi-scale block local binary pattern (MB-LBP) for face recognition. The generic and specific face models are further integrated for face tracking. Mechanisms for the online update of face models to retrieve loss of face tracking are also implemented. The results show that the proposed system achieves stable and robust tracking despite uncertainties (e.g. non-rigid human face, face expression changes, different face poses, complex background, varying illumination, partial visual occlusion, and pose changes). The target loss during tracking can be retrieved correctly. In face recognition, the multipose-specific face model can achieve an accuracy (above 70%). The results demonstrate the feasibility of the proof-of-concept using UAV or ground mobile robot (GMR) for real-time face recognition and tracking.     

头部多角度人脸快速跟踪算法DSP实现

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.     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

多阈值划分的连续AdaBoost人脸检测

连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律.对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方法进行了改进,结合离散AdaBoost中弱分类器的阈值选取策略,通过多重最优阈值选择方法实现了样本空间的合理划分.在MIT-CBCL数据库上的实验结果表明,改进后的方法比等距划分和连续AdaBoost算法检测率提高0.5%和2%,错误率降低0.15%和0.27%,算法收敛速度更快.     

一种利用IMSI检测和人脸识别的手机防盗追踪系统研究

针对手机被盗带来的隐私数据泄露问题,提出了一种利用IMSI(international mobile subscriber identification number)检测和人脸识别的手机防盗追踪系统.针对IMSI检测,给出了一种分层—二分查找的查找方法,并在手机用户数据库上进行了多组对比实验,结果表明该方法具有较高的查找效率.针对人脸识别,提出了一种基于Gabor二值模式和分块加权的单样本人脸识别算法,该算法在FERET人脸数据库上表现出良好的识别性能.通过该系统可以确定被盗手机的位置和非法用户身份信息,提高了找回手机的可能性.