一种实时人脸跟踪方法.pdfVIP

苏州科技学院学报(工程技术版) 第 卷 第 期 20 2 J.ofUniversityofScienceandTechnologyofSuzhou Vol.20 No.2 年 月 ( ) 2007 6 EngineeringandTechnology Jun.2007 一种实时人脸跟踪方法 季剑岚, 王 俭 (苏州科技学院 电子与信息工程系,江苏 苏州 ) 215011 摘 要:研究了一种实时人脸跟踪方法。针对运动过程中人脸大小、形状都会发生变化的特点,采用直方图非 参数密度估计作为人脸模板及人脸候选区域的模式特征,并通过Bhattacharyya系数度量其相似度。在人脸跟 踪过程中以均值偏移为核心算法,通过均值偏移矢量的迭代,在局部得到最匹配人脸。最后给出实验结果,验 证了跟踪方法具有很好的实时性,并对人脸姿态变化、旋转及被短时遮挡具有较好的鲁棒性。 关键词:人脸跟踪;均值偏移;直方图 中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( ) TP391.4 A 1672-0679200702-0083-04 人脸跟踪是在视频或图像序列中确定某个人脸的运动轨迹及大小变化的过程,它是进行动态人脸信息 处理的第一个环节,在视频会议、可视电话、视频监控、人机智能交互等方面都有着重要的应用价值。由于人 脸本身属于复杂多变的非刚体模式,在运动过程中,其大小、形状都会发生变化,因此实现实时而可靠的人 脸跟踪方法具有一定挑战性。 根据所运用的方法的侧重点的不同,可以将人脸跟踪方法分为基于人脸检测的方法和基于运动目标跟 , 踪的方法[12] 。前者可以看作是静止图像中人脸检测问题的延伸,图像序列中的每一帧都以人脸检测为基础, 结合帧与帧之间的相关性来减小检测有哪些信誉好的足球投注网站区域,从而实现人脸跟踪。后者将人脸看成普通运动目标,从研究 一般运动目标跟踪入手,在运动目标中结合人脸检测的方法找到人脸部分,解决人脸跟踪问题。 , [34] 均值偏移( )技术是 提出的一种基于密度梯度的无参数估计方法 , 和 meanshift Fukunaga Comaniciu [1] [5] Meer将它应用于运动目标跟踪,具有快速和有效的特点 。本文将基于均值偏移的跟踪算法 运用到人脸跟 踪上,并采用直方图非参数密度估计作为人脸模板及人脸候选区域的模式特征,实现实时的人脸跟踪。 1 人脸跟踪 1.1 以直方图为模式特征的人脸模板及人脸候选区域 人脸属于非刚体模式,在运动过程中,其姿态、大小、形状都会发生变化。目标图像的直方图给出的是颜 色出现的概率,它不受目标形状、大小变化的影响。因此选用直方图作为人脸模板及人脸候选区域的模式特 征,对它们的颜色分布进行匹配,具有较好的稳定性。 假设人脸模板图像的直方图包含 个特征值,模板的中心位置为 ,则人脸模板中第 个特征值出现的 m 0 u 概率经加权后,得到的密度估计为: n