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视频图像人脸特征点跟踪技术研究

李鹏  
【摘要】:人脸检测、跟踪和特征点定位技术作为计算机视觉研究的关键技术,目前已广泛应用于智能监控、身份识别、表情分析等。但当目标处于复杂背景、遮挡和光照变化的情况下,现有人脸检测和跟踪算法难以获得满意效果。本文重点研究复杂背景、遮挡和光照变化等环境下的人脸检测、跟踪及特征点定位问题,并提出了相应的改进算法。光照变化是影响人脸检测的主要因素之一,本文采用多尺度Retinex算法对待 检测图像进行增强,消除光照问题产生的影响。人脸检测要求实时地在待检测图像中识别存在的人脸,属于人脸与非人脸分类问题。经典的Adaboost算法能精确检测出图像中的人脸,但其中所采用的分类器运算量很大,导致人脸检测速度很慢,无法满足实时性的要求。为了提高Adaboost的检测速度和精度,本文将肤色分割应用于人脸检测过程中,首先选出带检测图像的肤色区域,再利用Adaboost人脸检测肤色区域。实验证明,改进的Adaboost检测算法能显著提高人脸检测的速度和精度。 光流计算很早就被用于视觉跟踪,但由于光流计算在选择跟踪窗口时面临精确性和鲁棒性的矛盾,容易导致跟踪点漂移或丢失,本文采用基于图像金字塔的光流跟踪计算方法,提高了人脸特征跟踪的精确性。 视频流中目标的后验概率分布往往呈非线、非高斯性,由于粒子滤波能对非线性、非高斯的系统进行精确建模,而被广泛应用于视觉跟踪。但是,被跟踪目标往往容易被瞬时遮挡或光照变化,精确建模的粒子滤波方法不能适应这些变化,无法实时跟踪目标。为了适应视频流中被跟踪目标表观的实时性变化,本文采用递增PCA方法对目标进行实时建模,能显著提高了人脸跟踪的稳定性和精确性。 ASM(Active Shape Model)被广泛应用于视频流中的人脸跟踪,但大多局限于头部运动较缓慢的无遮挡的正面人脸跟踪,很难精确跟踪到头部快速运动和表观发生变化的人脸。本文首先改进人脸检测算法,再将基于IPCA的粒子算法应用到ASM特征点跟踪,实验表明,该方法能有效提高ASM搜索的精确度和鲁棒性。


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