復雜背景下的人臉檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、隨著人臉識別技術在模式識別、計算機視覺和多媒體技術等領域中的不斷發(fā)展，人臉檢測與跟蹤作為人臉識別技術中的關鍵問題，越來越受到大量相關研究者的關注與重視。目前，人臉檢測與跟蹤受到與膚色相近及其他復雜背景的影響，在實際應用中還存在很大的困難。
　　 針對以上問題，本文的研究工作主要包括兩個方面:復雜背景下的人臉檢測方法和對視頻中的運動人臉進行檢測跟蹤。
　　 在人臉檢測方面，首先本文提出一種基于多膚色空間下的膚色分割方法。具

2、體做法是，先利用均值濾波、拉普拉子算法等方法對圖像進行增強處理，然后結合YCbCr、YCgCr、YCgCb三種顏色空間下的多膚色空間對圖像進行膚色分割，定位出候選的人臉區(qū)域，實驗表明該方法對復雜背景下的彩色圖片的膚色分割具有非常好的效果。其次，本文深入研究了級聯(lián)分類器與弱分類器之間的關系，并對訓練過程和檢測器設計兩部分進行了研究分析，采用待檢測圖像的大小固定不變，逐層等比放大檢測窗口的檢測器，并加入窗口合并機制來提高人臉檢測效果。最后，

3、綜合上述方法對圖像進行人臉檢測。實驗結果表明，基于多膚色空間的人臉區(qū)域分割及AdaBoost的人臉檢測算法相對于傳統(tǒng)方法的檢測效果有較大的提高，適用于各種復雜背景下的彩色人臉圖像的檢測。
　　 在人臉跟蹤方面，本文首先將卡爾曼濾波算法運用到視頻的面部跟蹤上來，實現(xiàn)了視頻中人臉的跟蹤過程。實驗表明，雖然基于卡爾曼濾波的人臉跟蹤能相對有效的跟蹤到人臉，但是該方法在初始定位以及人臉定位的精確度上還有待提高，因此，本文結合改進的人臉檢測