基于视频的人脸识别与跟踪算法研究.pdf

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1、计算机与现代化2013年第2期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第210期文章编号：1006—2475(2013)02-0001-04基于视频的人脸识别与跟踪算法研究童林(同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系，上海201804)摘要：视频中的人脸识别和跟踪问题是计算机视觉领域的研究热点。如何充分利用视频中人脸的时间和空间信息，克服视频中人脸分辨率低、变化范围大等困难是本文的研究重点。本文首先介绍一种基于联想记忆神经网络的人脸识别算法，然后在TLD(Tracking．Learning．Detection)人脸跟踪模块的基础上加入此人脸识别模块，对原

2、有识别算法进行改进。实验表明该方法有很好的识别和跟踪效果。关键词：人脸识别；人脸跟踪；联想记忆神经网络；TLD中图分类号：TP391．4文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2013．02．001ResearchonVideo—basedFaceRecognitionandTrackingAlgorithmrONGLin(Dept．ofComputerScienceandTechnology，SchoolofElectronicsandL'forn~tionEngineering，TongiUniversity，Shanghai

3、201804，China)Abstract：Video—basedfacerecognitionandtrackingaretheresearchhotspotsofcomputervision．Howtofullyutilizethespatialandtemporalinformationinvideotoovercomethedificultiesexistinginthevideo-basedfacerecognition．such鹪lowresolutionoffaceimageinvideo，largevariationoffacescale，ist

4、hefocusofthispaper．Firstly，afacerecognitionalgorithmusingtheAs—sociativeNeuralNetworkisintroduced．Andthen，thealgorithmismergedintoTLD(Tracking—Learning—Detection)toimprovetheperformance．TheexperimentalresultsdemonstratethattheimprovedalgorithmisSuccessflxlandpractica1．Keywords：facere

5、cognition；facetracking；associativeneuralnetwork；TLD转角度过大的情况下不能适用。0引言TLD(Tracking—Leaming-Detecti0n)是由Zdenek人脸识别具有非常重大的理论意义和应用价值，Kalal提出的一种单目标长时间跟踪算法J。本文将随着视频监控、信息安全、访问控制等应用领域的发Gorodnichy的人脸识别算法和基于TLD的人脸跟踪展需求，基于视频的人脸识别已成为人类识别领域最模块结合起来，设计一个能够在视频中长时间识别、为活跃的研究方向之一¨。跟踪单一人脸的系统。基于视频的人脸识别和基于

6、静态图片的人脸识1人脸区域提取别有很大的差异。视频中所获得的人脸图像分辨率低，而且人脸角度变化范围大；另外，视频中的人脸信1-1预处理息又具有时间上的连续性和空间上的相关性。因此图像的预处理首先是对原始图像进行光照补偿。在静态图片上效果良好的识别算法可能对于视频并由于当光照条件发生变化的时候，人脸颜色也会发生不适用，而需要特别为基于视频的人脸识别设计出独一定的变化，所以有必要在肤色检测之前先对原始图特的算法J。片进行光照补偿。方法是把图像中亮度最大的5％Dmitry0．Gorodnichy提出了一种基于联想记忆的像素(参考白)提取出来，进行线性放大，使得这些神经

7、网络的人脸识别算法HJ，此算法对视频中的人像素的评价亮度达到255。其他像素点的RGB分量脸识别有着很好的效果，但是此算法在视频中人脸偏也都分别按这个调整尺度进行变换J。收稿日期：2013-01．16基金项目：国家自然科学基金资助项目(60970062)作者简介：童林(1988．)，男，安徽滁州人，同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系硕士研究生，研究方向：人脸识别和人脸跟踪。2计算机与现代化2013年第2期在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其2基于神经网络的人脸识别算法他景物颜色问有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像

8、中皮肤颜色2．1所需数据