基于视频序列的面部特征跟踪系统的实现

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1、计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2011，Vo1．32，No．113819基于视频序列的面部特征跟踪系统的实现池强‘，朱永华，方昱春(1．上海大学计算机工程与科学学院，上海200072；2．上海大学计算中心，上海200444)摘要：针对视频中人脸面部特征跟踪难以满足实时性与准确性要求的问题，提出了一种视频序列的面部特征跟踪系统。该系统利用视频流序列存在帧间相关信息的特点，进行面部区域粗定位；提出了一种Adaboost特征分类器-grI练方法，并使用该方法预先训练完成面部特征三元组(左眼，右眼，嘴部)的分类器进一步跟踪面部特征；最后提出了一个面

2、部特征几何模型(facialfeaturegeometricalmodel，FFGM)，系统结合该模型仲裁检测的结果，最终实现了视频中面部特征的跟踪。实验数据的比较结果验证了该面部特征跟踪系统的可行性、实时性和准确性。关键词：面部特征；跟踪；Adaboost；几何模型；实时中图法分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1000—7024(2011)11-3819．05Frameworkforvideo—basedfacia1featurestrackinganddetectingCHIQiang，ZHUYong—hua2，FANGYu-chun(1．CollegeofComp

3、uterScienceandTechnology,ShanghaiUniversity,Shanghai200072，China；2．ComputerCenter,ShanghaiUniversity,Shanghai200444，China)Abstract：Tomeetthetwochallengesthatreal—timeandreliabilityaredificultforthetrackingoffacialfeaturesinvideosequences，avideo-basedfacialfeaturestrackinganddetectingframeworki

4、sproposed．Theproposedframeworkutilizesthetemporaryrelatedinfor-mationbetweenvideosequencestoreducetheregionoffacialfeaturestobedetectedon．Tofurthertrackthefacialfeatures，allimprovedadaboostcascadelearningmethodispresentedtofindfacialfeaturesbythetriple—feature(1efteye，righteye，mouth)cascadestr

5、ainedinadvance．Atlast，afacialfeaturegeometricalmodel(FFGM)ispresentedtoarbitratethedetectionresult．Thenfacialfeatureswillbetrackingsuccessfullyontheframework．Experimentalresultsshowthatthedevelopedframeworkisarobustandreal-timesolutionforfrontalfacialfeaturestracking．Keywords：facialfeatures；tr

6、ack；Adaboost；geometricalmodel；real-time息量大的特点，上述方法仍无法满足视频中面部特征跟踪的0引言实际应用需求。视频中人脸及面部特征的检测和跟踪是计算机视觉领域本文实现了一种新颖的基于视频序列的面部特征跟踪系一项基础难题。因其在人脸识别、视线侦测、人机交互等系统统，系统首先引入移动物体跟踪算法Camshift(continuouslyapa．中的应用广泛，近年来已成为工业界以及学术界的研究重点。tivemean．shift)“作为面部特征检测的预处理，缩小面部特征基于面部特征提取方法可分为两类，基于模型方法和基于图待检区域；此外，本文以人脸区域

7、内部进行面部特征检测为前像方法“。文献[2．4]为基于模型的特征检测算法，这些算法在提，提出了一种更精确的Adaboost特征分类器训练方法，并准静态单幅图像中检测准确率较高，但相对缺乏实时性，无法满备了大量训练正负样本分别进行面部特征三元组(左眼、右眼、足动态实时人脸识别系统的需求。文献[5．7】为基于图像面部嘴部)的特征检测分类器训练；根据面部特征几何结构关系，特征定位算法。尤其，Viola和Jones提出了基于Adaboost分本文提出面部特征几何模型(faci