基于肤色的人脸跟踪算法的研究

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1、页码计算机应用研究第28卷基于肤色的人脸跟踪算法的研究陈和恒，王忠，应大力(四川大学电气信息学院；成都；610064)摘要:对基于均值漂移算法（Mean-Shift）对其模板无法自动更新、容易陷入局部搜索区域无法恢复等缺点，提出一种基于AdaptiveMeanShift方法的改进的人脸跟踪算法。该算法可以在一定条件（跟踪周期结束、迭代失败等）下更新跟踪模板，然后对反向投影图像进行带有肤色信息的掩码图像过滤，使得模板数据排除非肤色区域引起的无效内容。实验结果表明改进的跟踪方法能够有效的避免CAMSHIFT模板无法随光照变

2、化而出现偏差、局部错误无法恢复等缺陷，也提高了反向投影图像的准确性，从而使人脸跟踪算法的准确性得到提高。关键词:核密度估计，几何矩，人脸跟踪，跟踪周期，反向投影中图分类号:TP391　　　文献标志码:A文章编号：Researchonfacetrackingalgorithmbasedonskin-colorCHENHe-heng,WANGZhong，YINGDa-li(SchoolofElectricalEngineeringandInformation,SichuanUniversity,Chengdu,610064

3、,China)Abstract:Aimattheseweaknessthatcan'tautomaticallyrenewitstemplateandsinkintothepartofunresumed-districtbasedonMean-Shiftalgorithm,animprovedmethodforfacetrackingbasedonskin-colorisproposed.Themethodcanrenewtrackingtemplateunderthecertainconditionwhenthetr

4、ackingperiodisoverortheiterativefailsetc,thendealbackprojectionimagewiththemaskimagefiteringbasedontheinformationofskin-color,thesemakethetemplatedateexcludeincalidcontendwhichisproducebyuninterestedskin-colorregion.Simulationresultsshowthattheimprovedmethodisef

5、ficientforavoidingsomdrawbackwhichCAMSHIFTtemplatebringsdeviationandpartofmistakecan'tberenewedwhenthelightchanges,alsoincreasetheaccuracyofbackprojectionimage,thusmakethefacetrackingalogrithmimproved.Keywords:kemeldensityestimation；geometricmoment；facetracking；

6、trackingcycle；backprojection页码计算机应用研究第28卷0引言人脸跟踪是计算机视觉领域的热门话题之一，其目的是对一组连续图像序列中的人脸图像进行不断定位与跟踪，在军事侦查领域、交通摄像系统、视屏会议、人工智能系统、自动对焦、视屏安全监控、智能家庭服务等方面发挥着重要的作用。多年来许多研究机构与研究人员从各种不同的方向对这一话题进行了研究，并取得了很大的成果。虽然如此，由于实际应用环境的复杂性，并没有万用的检测算法。目前人脸定位的经典方法可以分为四类：1基于模板匹配的方法：利用面部器官的外观特征

7、构建通用模板，匹配运算进行判断。准确性较差，实时性不好，计算量非常大，且分割标准不易确定；2基于统计学习的方法：对大量人脸正/反样本进行训练，使用模式识别方法进行分类判决，准确性较差，实时性较好，实时检测运算量较大，且通常需要长时间样本训练；3基于人脸规则与特征的方法：利用人脸器官的先验知识对图像进行区域分析，准确性差，特别是有背景干扰或面部表情变化的情况下，实时性较好；4基于肤色信息的方法：在一定颜色空间内利用肤色的聚类性质进行人脸分割，准确性较好，但一般需要进一步排除干扰区域，实时性较好，计算简单。由Fukunag

8、a和Hostetler【1】于1975年提出Mean-Shift算法，该算法相对传统人脸跟踪算法的效果有一定的改善，但它需要知道人脸图像的特征直方图分布，而且难以克服跟踪目标对象形状大小变化的情况。针对这些缺点，本文提出一种基于肤色信息的的自适应模板的CAMSHIFT改进的人脸跟踪算法，并在一定的跟踪周期后进行模板更新与肤色掩码融