彩色圖像的面部檢測與跟蹤技術研究.pdf

1、人臉檢測是人臉識別的前期工作，同時在安全訪問控制、視頻監(jiān)控、基于內(nèi)容的檢索等領域也有著廣泛的應用。人臉相關的應用和研究受到越來越多的重視，本文研究的就是視頻監(jiān)控中人臉的檢測和跟蹤技術。 對于人臉檢測的研究，己經(jīng)經(jīng)歷了由簡單到復雜，由靜態(tài)圖像檢測到視頻實時檢測的發(fā)展過程。目前常見的人臉跟蹤方法主要有：基于膚色信息、模型、運動信息和局部器官特征等幾種。由于人臉模式錯綜復雜、易受干擾，所以很多常用的人臉檢測算法一般都存在計算量大、速度

2、慢、誤檢率高的弱點。 膚色是人臉的重要信息，不依賴于面部的細節(jié)特征，對于旋轉、表情等變化情況都能適用，具有相對的穩(wěn)定性并且和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別。因此膚色在目前的人臉檢測研究中也得到了廣泛的關注和應用。雖然膚色算法具有簡單、快速、姿態(tài)不變性的優(yōu)點，但傳統(tǒng)的膚色檢測方法不能很好克服光照、攝像機差異、背景顏色干擾等因素的影響，不適合作為主要的人臉檢測方法。但如果作為輔助的檢測手段，則有很好的效果。 基于彩色序列圖像中人

3、臉檢測和跟蹤技術的深入研究，本文系統(tǒng)地介紹了近年來相關的研究成果；提出了一個由粗到細的多階段的人臉檢測算法，該算法充分利用了序列圖像中人臉模式的各種有用信息，將復雜的檢測工作分為了三個部分：膚色區(qū)域分割預處理，人臉粗檢及利用橢圓擬合的人臉區(qū)域提煉，應用人臉基本特征檢測和定位的人臉細檢。在膚色模型方面討論了膚色在不同的色彩空間中的表現(xiàn)，通過對一定數(shù)量的樣本選擇色彩空間并建立了膚色模型，然后通過形態(tài)學等處理后得到候選區(qū)域，最后對候選區(qū)域使用

4、橢圓擬合的方法進行驗證。此外，本文還對人臉器官的提取提出了使用修正的人眼活動模板和利用顏色信息提取嘴唇的方法。實驗證明，該算法能夠有效地檢測出復雜環(huán)境中的人臉；成功的跟蹤任務除了依靠確定和驗證匹配度的準則以外，很大程度上決定于搜索空間的尺度，特別是對于尺寸不斷變化的人臉。通過運動預測可以有效地減小搜索區(qū)域，提高跟蹤速度。原有的跟蹤方法多數(shù)利用全局搜索進行跟蹤，這大大地增加了運算量，降低了實時效果。本文利用圖像中人臉幀間運動的特點，僅在人