基于視頻的多視角人臉檢測與跟蹤.pdf

1、基于視頻的多視角人臉檢測和跟蹤是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的一個研究熱點，它是人臉信息處理的基礎(chǔ)，在人臉識別，人機交互，視頻會議，第三代移動通信等很多領(lǐng)域都有著重要的研究和應用價值。本論文分析總結(jié)了近幾年來國內(nèi)外視頻人臉檢測與跟蹤的相關(guān)研究成果，針對視頻人臉檢測與跟蹤的魯棒性和精確性等關(guān)鍵問題進行了理論研究和系統(tǒng)實驗，重點研究了視頻預處理算法，多視角人臉檢測融合技術(shù)，人臉圖像規(guī)范化，多視角人臉跟蹤及監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計。本文主要的研究工

2、作及創(chuàng)新點如下：(1)針對實時視頻以及監(jiān)控場景的要求，對視頻預處理算法，包括光照補償技術(shù)，圖像降噪，自動對比度增強算法，視頻超分辨率算法進行了研究和系統(tǒng)實驗。(2)在對比了現(xiàn)有人臉檢測算法技術(shù)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于AdaBoost算法的多視角人臉檢測，提出來一套多視角人臉檢測算法流程，以及基于人臉特征和膚色模型的人臉圖像驗證算法和人臉重定位算法，實驗結(jié)果表明本文的算法對于視頻多視角人臉具有較高的檢測率，檢測速度快，且魯棒性高。(3)在目標

3、跟蹤的基礎(chǔ)上，針對多視角人臉跟蹤問題，本文研究了基于粒子濾波的多視覺特征融合，多模型融合跟蹤算法，并提出了一種基于子空間特征模型，結(jié)合人臉離線模型并自動進行在線學習的多視角人臉跟蹤算法。在跟蹤過程中，算法采用了一種新的自適應粒子濾波跟蹤框架，人臉模型使用子空間特征模型，并對人臉的五個角度進行特征建模。實驗結(jié)果表明，該算法能夠跟蹤多視角變尺度人臉，并實時分辨人臉姿態(tài)，對人臉的旋轉(zhuǎn)，尺度變化，環(huán)境影響不敏感，具有較強的魯棒性和精確性。(4)