基于多線索融合的實(shí)時(shí)人臉跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、本系統(tǒng)包含三個(gè)主要部分，一個(gè)人臉檢測(cè)器和兩個(gè)人臉跟蹤器。人臉檢測(cè)器的核心算法是Viola-Jones算法。它對(duì)正面正直的人臉姿態(tài)具有十分魯棒和快速的檢測(cè)性能?；趯?duì)四種不同跟蹤算法的研究和測(cè)試，我們最終選擇利用三維遞歸搜索(3DRS)和光流算法(OpticalFlow)來分別構(gòu)建兩個(gè)人臉跟蹤器。由于這兩個(gè)跟蹤器的性能具有高度互補(bǔ)性，最終的系統(tǒng)跟蹤輸出是這兩個(gè)跟蹤結(jié)果基于一個(gè)可靠性評(píng)估過程之后的整合。檢測(cè)器和跟蹤器以交互協(xié)作的方式共同工作

2、。跟蹤器使用檢測(cè)器的結(jié)果來更新自身狀態(tài)，修復(fù)偏差；檢測(cè)器利用跟蹤器的結(jié)果來進(jìn)行輸出校驗(yàn)，以避免錯(cuò)誤拒絕現(xiàn)象。本研究的主要貢獻(xiàn)在于通過這三個(gè)部件之間協(xié)同工作策略的制定，來提高系統(tǒng)整體性能，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)魯棒的多線索人臉跟蹤。 為了評(píng)估系統(tǒng)性能，我們?cè)谵k公室環(huán)境中進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。使用的數(shù)據(jù)庫不僅包括為不同檢測(cè)單元而特別設(shè)計(jì)和錄制的視頻，還包括第三方公開測(cè)試人臉視頻資源。實(shí)驗(yàn)分為三個(gè)單元，分別測(cè)試對(duì)多樣化用戶行為，背景及光照變化，和多人臉

3、情況下的性能。測(cè)量參數(shù)有可靠性，精確性和時(shí)域連貫性三類。結(jié)果顯示，在用戶頭部運(yùn)動(dòng)多樣化的情況下，本系統(tǒng)輸出人臉結(jié)果與真值之間沒有明顯的恒定偏差，偏移量的標(biāo)準(zhǔn)方差小于2％，平均系統(tǒng)總跟蹤率達(dá)到95％，沒有錯(cuò)誤接受現(xiàn)象發(fā)生。其他測(cè)試單元結(jié)果進(jìn)一步證明，本系統(tǒng)性能對(duì)于復(fù)雜背景，不均勻光照，時(shí)變光照都較魯棒。當(dāng)背景中存在多人臉時(shí)，本系統(tǒng)(按照應(yīng)用背景的要求)能夠始終辨別前景人臉和跟蹤前景人臉的運(yùn)動(dòng)。 雖然本系統(tǒng)是在生物工程學(xué)顯示器的背景