基于視頻的人臉檢測與跟蹤技術(shù)的研究及應(yīng)用

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1、ｍ＇４ｉ種成＊葦Ｉ！專業(yè)學(xué)位碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥＩＪｙ論文題目基于視頻的人臉檢測與跟蹤技術(shù)的妍究及應(yīng)用專業(yè)學(xué)銭別工程碩±３學(xué)號(hào)２０１３２２２２０２０３作者姓名余佳偉ＩＭ＇３指導(dǎo)教師朱清新教授一簡獨(dú)創(chuàng)牲聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中將別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方夕ｈ，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲

2、得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。一作者簽名：日期：年月日余健碑７Ｊ論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子稱技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論義在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名；／糸佳待：

3、７導(dǎo)師簽名備義日期；：。；年月日＾＾分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基于視頻的人臉檢測與跟蹤技術(shù)的研究及應(yīng)用（題名和副題名）余佳偉（作者姓名）指導(dǎo)教師朱清新教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱軟件工程提交論文日期2016.3.18論文答辯日期2016.5.24學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年6月答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。TheStudyandApplicationofFaceDetectionandTrackingBaseonVideoA

4、MasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:YuJiaWeiSupervisor:ZhuQingXinSchool:SchoolofInformationandSoftwareEngineering摘要摘要人臉檢測與跟蹤技術(shù)一直以來在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域受到廣泛的關(guān)注，其應(yīng)用領(lǐng)域也相當(dāng)廣泛，如基于內(nèi)容的圖像和視頻的檢索，視頻會(huì)議，安全監(jiān)控，人機(jī)交互等。不僅如此它還是人臉識(shí)別，表情識(shí)別等一

5、系列更高級(jí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。很多方向都有涉及到人臉的檢測和跟蹤問題。本文針對人臉檢測與跟蹤技術(shù)這個(gè)問題，在分析總結(jié)比較了國內(nèi)外目前人臉檢測與跟蹤技術(shù)的各種方法之后，選擇了其中一些比較主流的算法進(jìn)行研究。在人臉檢測方面：主要選取了Adaboost進(jìn)行人臉檢測，同時(shí)針對Adaboost算法用于人臉檢測時(shí)速度慢的問題，提出了結(jié)合膚色分割的Adaboost人臉檢測方法，該方法首先通過使用膚色分割對要檢測的圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后在使用Adaboost算法在膚色區(qū)域內(nèi)進(jìn)行檢測，驗(yàn)證是否該區(qū)域?yàn)槿四?。加入了膚色分割之后，Adaboost在進(jìn)行人臉檢測的時(shí)候就不需遍

6、歷完所有的子窗口，直接在可能的膚色區(qū)域內(nèi)進(jìn)行檢測，因而對人臉檢測的速度提升了不少。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明這種方法是有效的。在人臉跟蹤方面：主要選取了CamShift進(jìn)行人臉的跟蹤，該算法被稱為連續(xù)自適應(yīng)MeanShift算法，它是對MeanShift算法的改進(jìn)版可以用于處理視頻序列，該算法對視頻中的每一幀圖像通過調(diào)用MeanShift算法來進(jìn)行目標(biāo)的匹配。CamShift算法有兩個(gè)特點(diǎn)：1）在進(jìn)行目標(biāo)匹配的時(shí)候采用的是目標(biāo)物體的顏色信息。2)在對目標(biāo)進(jìn)行搜索時(shí)采用的是局部搜索。這種局部搜索策略在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過快時(shí)就容易導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤丟失的情況，針對這種情況本

7、文提出使用結(jié)合Kalman濾波的CamShift進(jìn)行人臉跟蹤，通過使用Kalman濾波器對運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行預(yù)測，然后更新CamShift的搜索窗口，這樣即使物體運(yùn)動(dòng)的很快，也不會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)跟蹤丟失的情況。實(shí)驗(yàn)證明這種方法的確取得不錯(cuò)的效果。在對人臉檢測和跟蹤算法進(jìn)行研究之后，使用開源的OpenCV視覺庫，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)人臉跟蹤系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：人臉跟蹤，人臉檢測，Adaboost，CamShift，KalmanIABSTRACTABSTRACTFacedetectionandtrackingtechnologyhasawidespreadconc

8、erninthefieldofcomputervision.Ithasaverywideapplications,suchascontent-basedimagea