视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

视频图像中的快速人脸定位方法

本文给出了一种用于视频图像中的快速人脸定位方法。该方法首先利用变化检测法检测出运动目标区域，剔除静止背景的干扰，得到运动目标子图像。然后基于肤色聚类模型对运动目标子图像进行肤色分割，结合椭圆模板检测出人脸区域，投影法定位人脸边界。实验表明，该方法快速准确，能满足实时系统的需要。     

基于视频的运动人脸检测与跟踪算法研究

提出了一种自适应调整帧间时间差的方法来检测运动目标,并结合采用YCbCr空间及非线性分段色彩变换的肤色检测模型,对视频图像中的运动目标检测候选肤色区域,采用人脸的特征检测方法检测候选人脸区域.最后,根据在前后几帧中采用融合运动目标与肤色模型的人脸检测算法启动跟踪,获得初始运动信息,后继帧中提出一种新的运动区域预测与肤色边缘拟合椭圆匹配的算法,试验表明该算法实时、有效.     

复杂背景下基于时间差分的人脸检测算法

本文主要结合序列图像的运动信息和肤色信息进行复杂背景下的人脸检测。首先利用连续三帧间的运动信息进行粗检测,采用自适应阈值法从差分图像中提取出运动区域,再对差分图像进行相与操作,限制搜索范围;然后利用人脸肤色信息,在YCbCr色彩空间内检测出肤色区域;最后利用人脸的几何特征信息对肤色区域作进一步验证,得到精确人脸。该方法综合了帧间和帧内的分析结果,实现简单、高效。实验证明,在复杂背景下对光照和其他噪声有较好的鲁棒性。     

信息视频图像人脸检测算法研究

本文首先采用运动信息检测算法,根据帧图像中是否包含运动信息判断图像中是否包含人脸区域,决定是否对该帧进行肤色分割,然后依据非线性的YCbCr肤色模型对需要检测的帧进行分割,进一步确定人脸区域的大致位置,并进行了仿真实验,实验结果表明该算法能够对视频图像序列中的人脸进行检测,具有良好的性能和一定的研究参考价值。     

视频安保系统中人脸的快速检测和定位

文章提出了一种在实时视频安保系统图像中快速检测人脸和定位人脸的方案．并利用VC 6．0设计了一套基于PC机的软件将其实现。对摄像机实时采集的图像．首先利用差分检测的方法，剔除大部分背景区域，然后利用肤色检测准确定位人脸。实验证明该方法快速、有效适用于实际的视频安保系统。     

基于肤色和区域形态的视频图像人脸检测

本文针对复杂背景下的视频图像系列,提出了基于肤色和区域形态相结合的人脸检测算法。其算法首先采用高斯模型来模拟肤色分布并构造出肤色概率图进行人脸的初定位,再利用区域生长对其进行分割初步达到潜在脸区和非脸区分离,最后对潜在脸区采用形状分析的准则进行排除。实验证明,此算法对一些外部影响如姿势变化、人脸旋转和脸部表情具有一定的鲁棒性。     

视频中的多视角人脸检测与姿态判别

提出了一种基于多种信息融合的多视角人脸检测方法.对视频图像通过对称差分算法检测运动区域,利用神经网络肤色模型对运动区域进行肤色识别,将多视角多人脸检测简化在候选区域内;最后通过集成多神经网络,其中每个神经网络负责一定视角的图像,实现了人脸验证,同时可以粗略地判定人脸姿态.实验结果表明该算法可适应不同的光照环境,检测不同大小,不同视角的人脸.     

实时视频图像中的人脸检测与跟踪

视频图像目标检测与跟踪是远程协作系统中感兴趣的研究课题之一。文中提出了一种协同系统中视频序列图像人脸检测及实时跟踪的方法。该方法根据用户选定的目标(如人脸)的颜色分布特点，用多幅训练样本图像建立人脸肤色模型，然后根据该模型和人脸特征对待检测的彩色图像进行分割与匹配，从而确定候选区域是否人脸。在视频图像跟踪中用此方法可实现人脸的实时检测跟踪，为了提高跟踪速度，提出了改进的基于运动预测的快速跟踪法。该方法充分利用运动连续性规律，能较好地处理多干扰目标同时出现的情形。实验表明所提出的方法执行效率高，检测跟踪正确率高．对有旋转的非正面人脸图像也有较好的适应性。     

视频图像中的视觉疲劳实时检测方法研究

提出一种新的适用于驾驶中视觉疲劳实时检测的人脸定位及眼睛状态分析算法。采用差分法快速找到视频图像中的目标运动区域,结合YCbCr色彩空间进行肤色分割定位人脸。对脸部区域进行灰度积分投影并结合Hough变换检测眼睑。对检测到的眼睑进行数据分析,得到眼睛开闭情况,结合眨眼分析,获得EOD值来判断驾驶员是否疲劳。实验结果显示该方法能在复杂背景下快速定位人脸,检测到眼睛睁开时的EOD值,满足视觉疲劳检测的实时需要。     

视频中基于肤色模型的人脸检测

采用图像差分法先检测出运动区域,消除了背景对人脸检测的影响,缩小了搜索的范围。利用肤色在YCrCb空间的聚类特性来检测人脸,同时为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了亮度补偿。最后选取眼部特征作为条件确定人脸区域。实验表明,算法能准确地检测出人脸,并具有一定的实时性。     

光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法

针对照片与视频重放这一常见人脸识别欺诈手段,利用人脸攻击图像的语义信息提出一种基于光流与纹理特征融合的人脸活体检测算法:采集连续两帧待检测人脸图像,通过光流法及人脸检测方法生成人脸区域光流场变化图,将其与原始RGB图像输入至2通道卷积神经网络提取并融合得到人脸动-静态特征,基于融合特征实现真实人脸与欺诈人脸分类.此外,...     

基于语义人脸的视频新闻标注

视频和图像中的人脸蕴涵了丰富的语义信息，可以使用人脸对视频内容进行分析与标注，尤其是视频新闻节日。而要达到这样的目的，就必须先将对视频新闻具有语义价值的人脸从视频流中检测出来。本文提出基于语义人脸捡测的视频新闻语义聚类与标注算法：在这个算法中，首先使用肤色模型检测人脸可能出现区域，然后提取人脸可能区域的独立成分特征，用训练好的支持向量机检测出所有人脸，套用语义人脸模板过滤出最终的语义人脸集合，最后通过高斯混合聚类，将视频新闻标注为主持人镜头、访谈类新闻镜头和其他新闻故事镜头三类。实验表明，该算法在视频新闻结构化中可以得到较好的应用。     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于视频监控的人脸识别方法

目前人脸识别方法主要针对静态图像进行识别,而在监控视频中,不同视频帧人脸具有相关性且只有部分人脸能够有效反映人脸信息。根据监控视频中人脸图像变化特性,提出了一种基于监控视频的人脸识别方法。首先通过结合人脸检测与跟踪技术获得视频人脸序列,然后以视频人脸序列中部分人脸图像识别结果为导向选取全部人脸序列图像中的代表人脸图像进行识别,最后根据选取的全部人脸图像识别结果综合反映人脸信息。实验结果表明,该方法能够在确保识别率和误识率的前提下有效提升监控视频中人脸识别的实时性。     

基于仿射包和伪Zernike矩的视频人脸检索

近年来基于视频的人脸检索已成为人脸识别和检索领域最为活跃的研究方向之一。提出了一种基于仿射包结合伪Zernike矩特征的视频人脸检索算法（FRIVAP）。在视频中检测跟踪到人脸生成图像集,接着提取图像集中人脸的伪Zernike矩特征,建立特征的仿射包,通过相似度计算得到结果。经对Honda/UCSD视频数据库和自行构建的视频数据库的大量实验表明,该算法可以充分利用视频中人脸的时间和空间信息,并且对噪声、人脸姿势变化等条件下的人脸检索有较强的鲁棒性。     

视频监控中人的运动检测方法研究与实现

为了提高视频监控的实时性、准确性和可靠性,引入运动目标检测非常必要,而在此基础上的人运动检测更是后续各种高级处理的基础。根据视频监控的特点,采用一种基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差的算法来实现快速精确地检测和提取运动目标区域,并充分利用视频图像的时域连续特性和人脸肤色信息,实现快速可靠的人脸定位,从而准确定位人运动区域。实验表明,该算法对人的运动检测在光线、姿势变化等情况下具有良好的鲁棒性,适于实时监控系统的应用。     

一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法

提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。