文档介绍：上海交通大学工学硕士学位论文摘要
基于 boosting 实时人脸检测跟踪技术研究
摘要
随着人工智能和计算机技术的发展,机器视觉技术研究取得了长
足的进步,并引起了越来越多的关注。目前,根据机器视觉完成的
检测、识别、跟踪广泛应用于国防建设、航空航海、医药卫生、安
全监控等国民经济的各个领域。人脸检测与跟踪则是其中一个重要
的应用方向。人脸检测的目的是检测某监控区域内是否出现人脸并
确定人脸出现的位置、大小等信息;目标跟踪的目的是对选中的目
标进行轨迹的描述,涉及到目标特征的提取、目标的匹配等多个方
面。
本次研究的主要目的是实现对视频序列中人脸的实时监控。系统
由检测和跟踪两部分组成,本文分别对检测和跟踪的算法进行了分
析和研究,并提出相应的改进依据和改进方法。最终将二者结合起
来,实现了对人脸轨迹的描述。
本文的检测算法主要基于 AdaBoost 算法。通过分析 AdaBoost 训
练和检测的过程,指出影响 AdaBoost 检测速度的要素,并提出了通
过区域生长、腐蚀等预处理方式进行区域的合并,降低背景的复杂
度,从而提高检测的速度。此外,本文通过训练得到了侧面人脸级
联分类器,增加了对侧面人脸的检测模块,采用串并联结构将正面
人脸和侧面人脸的检测综合起来,扩大了系统对人脸的检测范围。
V
上海交通大学工学硕士学位论文摘要
本文的跟踪算法主要基于粒子滤波算法。通过分析影响粒子滤波
跟踪速度和跟踪效果不稳定的原因,提出了自适应粒子离散度控制
机制和类菱形的搜索模型,重新定义了特征提取的规则,提高了系
统的速度和跟踪效果的准确性。
本文将检测和跟踪结合起来,把跟踪的结果作为反馈,重新设定
感兴趣区域并送回检测系统,进而校验并标定人脸的准确位置,降
低了系统的虚警率。同时,本文分析了后处理过程中加入人眼模型
作为检验的优点和局限性,并指出其适用情况。
本文的研究最终在 PC 平台下实现了一个基于 Intel OpenCV 数字
视频处理软件开发包的人脸检测跟踪系统。实验结果表明,该系统
对正面人脸和侧面人脸的检测都有较好的检测效果,降低了虚警率,
平均每帧的处理速度在 50ms 左右,基本能够满足实时监控的要求。
关键字: 人脸检测,人脸跟踪,粒子滤波,AdaBoost
VI
知识水坝***@pologoogle为您整理
上海交通大学工学硕士学位论文摘要
Research of Boosting Based Real-time Face Detection and
Tracking Algorithm
ABSTRACT
With the development of artificial intelligence puter science,
Machine Vision Technology has made considerable progress, and
attracted more and more attention. At present, objects detection,
identification and tracking according to machine vision technology, have
been widely used in various economic aspects, such as national defense,
aviation and navigation, medical treatment and health care, security
monitoring, and so on. Face detection and tracking is one of the most
important applications. The purpose of face detection is to detect if there
are the faces occurred in the surveillant area. If that, then determine the
information of location and size of the faces. Object tracking is also an
important application branch puter Vision. The goal of tracking
is to recognize target objects from the background and extract fea