基于均值平移的自動(dòng)人臉檢測(cè)與跟蹤算法.pdf

1、人臉檢測(cè)及跟蹤屬于模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究領(lǐng)域，它作為人臉信息處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，在基于內(nèi)容的圖像與視頻檢索、視頻監(jiān)視、視頻跟蹤、視頻會(huì)議以及智能人機(jī)交互等方面都有著重要的應(yīng)用價(jià)值。 本文主要進(jìn)行人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究。首先，采用基于膚色分割和支持向量機(jī)的算法進(jìn)行人臉檢測(cè)。其次，在人臉跟蹤方面采用基于均值平移的算法進(jìn)行跟蹤，最終實(shí)現(xiàn)圖像序列的自動(dòng)人臉跟蹤。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)本文算法進(jìn)行了驗(yàn)證，本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：

2、 (1)研究了基于膚色的人臉?lè)指罘椒?，采用YCbCr色彩模型來(lái)進(jìn)行肽色分割。在YCbCr色彩模型中，可以去掉圖像亮度對(duì)檢測(cè)產(chǎn)生的影響。實(shí)驗(yàn)表明，膚色分割方法，可以快速去除大量背景，產(chǎn)生初始的人臉候選區(qū)域，使后續(xù)的人臉檢測(cè)模塊能夠?qū)⒂?jì)算集中在相對(duì)較小的區(qū)域，從而明顯地提高算法的執(zhí)行效率。 (2)提出了基于膚色和SVM綜合的人臉檢測(cè)算法，基于SVM的分類檢測(cè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的新的方法，具有檢測(cè)效率高，錯(cuò)誤識(shí)別率低的優(yōu)點(diǎn)。采用膚色分割后

3、，圖像中的大量背景信息已經(jīng)被去除，使得SVM判別的工作量大大降低，不失為一種好的人臉檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)證明，本文人臉檢測(cè)方法非常有效。 (3)介紹和分析了基于均值平移的目標(biāo)跟蹤算法，并在此基礎(chǔ)上，提出了基于均值平移的自動(dòng)人臉跟蹤算法，對(duì)每一個(gè)檢測(cè)到的人臉目標(biāo)采用均值平移算法予以跟蹤，在算法中，為保證自動(dòng)的人臉跟蹤，新增人臉序列用于保存檢測(cè)出的人臉，若發(fā)現(xiàn)有新的人臉出現(xiàn)，添加到人臉序列中，并于下一幀開始使用均值平移算法對(duì)其進(jìn)行跟蹤。實(shí)