基于视频流快速人脸检测和实时跟踪算法的研究

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1、摘要基于视频流的入脸检测与跟踪是计算机视觉与模式识别领域豹一个重要的研究课题，也是人脸信息处理领域的一项关键技术，已经成为研究者广泛关注的热点问题。自动人脸检测与跟踪技术在智能安全监控、入枫交互视频会议、自动人脸识别、身份识别、虚拟现实等领域都有着广泛的应用前景和商业价值。尽管人脸检测与跟踪技术在可控条件下已经取得了很大的发震，并获得了可供实用的效果，但是，由予入脸结构自身模式的多变性、数字图像采集过程中的备种噪声干扰、各种实际环境的限制以及理论研究的不够成熟，仍然面临着巨大的挑战，比如，面部表情、入脸姿势、复杂背景、遮挡、

2、观察视角以及光照条件变化等。本文针对这些应用条件的限制，主要研究了人脸检测技术、人脸跟踪技术，全面分析了国内外入脸检测技术以及入脸跟踪技术的发展，并对主要的实现算法进行了详细的研究和深入的分析。主要内容包括：l、针对A如B00st算法基本知识做概要介绍，并以类Haar特征为基础，对弱分类器、强分类器以及级联分类器的构建过程进行丁详细的阐述；研究并实现了A出lBoost算法的训练以及检测过程：最履，提出并实现对A螂oost算法的改进方法，具体内容如下：(1)优化多尺度检测问题，同时采取了基于边缘特征的算法加速策略，降低了算法的

3、计算复杂度，加快了检测的速度，使算法的性能大大提升。(2)选取不同的样本集，分别训练正面分类器和侧砸分类器，并将他们串联形成一个多级结构的分类器，鳞决了多姿态条件下的入脸检测问题。大量的实验数据以及分类结果证明：改进蜃的AdaBooSt人脸检测算法鲁棒性更好，适用范围更广，与传统AdaBooSt入脸检测算法相比，其检测率得到了显著的提高。2、使用径向模板对旋转角度进行估计，成功地解决了平面内旋转模式下的人脸检测问题；利用多分类器缴联结构有效地处理了平面外旋转模式下的人脸检测问题；另外，还针对人脸检测算法的扩展性进行探讨，使其

4、能够由单一的人脸检测领域逐步扩展到更为广泛的目标检测应用领域中。3、深入研究了Me徽ShiR理论，以及其在目标跟踪方向的应用。由于Me勰Shi是难以克服跟踪目标对象形状大小变化的情况，因此本文接着研究了以MeaIlShi赍为核心的C锄Shi笊算法，它是在Me艇Sh溅算法基础之上实现的改进算法，能够很好地适应跟踪尽标对象大小以及形状的变化。由于CamShiR跟踪算法以颜色概率分布为基本，因此具有不受跟踪目标对象的大小、形状以及外界光照变化等环境因素影响的优点。但是C娥Sh澄l算法也存在一些不是之楚，铡如，初始优跟踪窗嚣需要手动

5、选取；当曩标的色彩概率分布非常接近时，会出现跟踪目标丢失的情况等。针对这些不足，对C锄Shi矗算法做如下具体煞改进：(1)利用AdaBoost人脸检测算法的检测过程来实现跟踪过程入脸的自动初始化：<2)为了兼顾了跟踪薛速度与效采，采用跟踪与检测裾互交蛰的方法；(3)提出了基于双眼模板匹配的C锄SmR入脸跟踪算法，以颜色概率分布图中的模板匹配成功与否作为算法迭代的终止条件，解决了场景串存在大面积类肤色干扰时跟踪失误的问题。为了在减少跟踪失误的同时最大限度的保证算法的实时性，模板匹配过程中对模板采取了简单韵毙例缩放和焦度旋转并使

6、匹配只在援索窗上半部分进行。实验数据和结果表明，改进后的C锄SlliR算法跟踪效果明显优于传统的C锄ShiR算法，圜时也保证了良好的实时性。4、根据上述理论及技术，在visualC++6．0软件平台上开发并实现了一个自动化人脸检测与跟踪系统。该系统能够实时采集图像，并对视频流中的人脸进行检测及实时跟踪。关键词：人脸检测；人脸跟踪；肤色分割：类H搬特征；AdaBooSt算法；CamSIli盘算法IlThereserchofrapidfacedetectionandreal—timetracl‘ing曩Igo矗毫hl巍sb凌se

7、do矬VideOstrea薹魅ingABSTRACTFacedetectionand妇l(ingba∞onVide0鼬re锄is撇import黼tresearchtopicofcompu憾rvision雒莲群眦e壤l∞o韶itio强懿so，量tis鑫§∞y敝}璩ology速毫聚蠡eldoffaci窿i藤b确敏io霸proceSsin黏whidhhaSbecome也efacuSofresearche燃onrelatedsubject．Automaticf‰e如哦畦鼹a耐侄ac砭ng溉h麸ologyls醴鲈a专黜e羚谳谲琳翻随鑫

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