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基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议、远程教学、监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法 .以人脸肤色模型为基础 ,结合目标形状特征识别方法 ,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹 ,  (本文共5页) 阅读全文>>

浙江理工大学
浙江理工大学

基于粒子滤波的人脸实时跟踪算法研究

人脸跟踪是视频交互技术的重要分支,在人机交互,人脸识别,机器人视觉以及视频监控等方面具有十分广泛的应用。人脸跟踪,就是对图像序列进行检测是否存在人脸,若存在人脸,则对人脸进行提取,跟踪。如何准确的检测人脸,精确以及稳定的跟踪视频图像中的人脸,是人脸跟踪中的重点。在人脸检测方面,根据传统Adaboost算法检测速度快,但是检测的精确率不高的问题,提出结合肤色与改进Adaboost的方法用于人脸检测,先利用肤色过滤掉背景信息的干扰,减少计算量,提高检测速度,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率,在单人脸和多人脸的图像中都能进行有效的检测。在人脸跟踪方面,根据传统粒子滤波跟踪稳定性不高的特点,本文在计算粒子颜色直方图的时候...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

《福建电脑》2006年12期
福建电脑

基于肤色信息的实时人脸跟踪方法

提出一种基于人脸检测与肤色信息相结合的人脸实时跟踪方法。该方法先用Adaboost算法进行人...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机工程》2003年14期
计算机工程

基于肤色的实时人脸跟踪新方法

提出一种基于混合肤色模型的实时人脸跟踪方法。该方法采用基于点的运动预测来减少搜索区域并使用MJSEG算法...  (本文共3页) 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

人脸跟踪算法及其在DAM6416平台上的实现

人脸检测及跟踪是属于计算机视觉与模式识别研究领域的一个重要分支,它作为人脸信息处理中的一项关键技术,在基于内容的图像与视频检索、视频监控与跟踪、视频会议以及智能人机交互等方面都有着重要的应用价值。本文主要研究了视频中的人脸跟踪技术。在总结现有算法的基础上,本文从基于目标检测和基于目标跟踪两类方法上对人脸跟踪问题进行了研究。从目标检测角度,本文研究实现了三种依据图像不同特征的人脸跟踪算法。第一种算法首先利用人脸图像的肤色信息和人脸形状的先验知识检测出人脸区域,然后利用运动预测技术实现对后续帧中人脸的实时跟踪。第二种算法把人脸建模成二维椭圆模型,并在整个状态空间中搜索,通过计算椭圆轮廓点的平均梯度来确定人脸位置和大小。第三种算法基于Adaboost学习算法,利用图像的矩形特征和改进的训练算法,建立了一个可以实时检测人脸的检测器,并将之应用到了人脸跟踪领域。上述方法都通过实验验证了其有效性,并且分析了它们各自的优缺点。从目标跟踪角度,...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于视频图像的人脸检测与跟踪方法研究

人脸检测及跟踪属于模式识别与计算机视觉的研究领域,它作为人脸信息处理中的一项关键技术,在基于内容的图像与视频检索、视频监视与跟踪、视频会议以及智能人机交互等方面都有着重要的应用价值。本文主要研究了视频中的人脸检测及跟踪技术。在总结现有算法的基础上,针对视频这一应用背景的实时性要求,选取人脸的小波特征作为视频中人脸的主要特征,通过Adaboost训练算法架构人脸检测器。本文研究了基于直方图统计学习的人脸检测方法与基于haar-like特征的人脸检测方法两种方法。前者通过使用5/3小波变换,能有效地提取出空域、频域和方向场上的信息进行建模,同时反映目标各部分之间的几何关系,从而提取出完备的特征,能有效地检测正面和侧面人脸;后者先利用“积分图”快速计算特征,构造弱分类器,然后通过Adaboost学习算法从得到的大量弱分类器中产生一个高效的强分类器,最后采用级联方式将单个的强分类器再合成为一个更加复杂的层叠分类器,使图像背景区域快速地丢...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>