視頻中顯著人臉的檢測算法研究.pdf

1、人臉的檢測與跟蹤是計算機視覺中一個較為前沿和重要的課題。作為最直觀和最具代表性的生物特征，人臉的存在以及身份確認為視頻信息提供了重要的語義特征，并為后續(xù)的視頻檢索以及相關處理提供了的基礎。 本文對彩色人臉在圖像和視頻中的檢測作了系統(tǒng)深入的研究，提出了一種基于膚色模型的貝葉斯人臉檢測算法。該算法充分利用了彩色圖像中的顏色信息，以及人臉的結(jié)構(gòu)信息，將復雜的人臉檢測過程簡化為兩大基本步驟：膚色檢測和人臉特征檢測。前者借助混合高斯模型(

2、GMM)對人臉膚色區(qū)域建模，生成膚色檢測規(guī)則。針對GMM中分量數(shù)合理選擇問題，提出一種基于聚類有效性函數(shù)的最優(yōu)分量數(shù)確定方法，以提高膚色檢測的精度。在人臉特征區(qū)域判決中，引入菱形搜索與貝葉斯判決相結(jié)合，以提高人臉特征區(qū)域的檢測速度。實驗結(jié)果表明新算法具有較高的檢測精度和較低的漏檢率。 其次，本文將人臉檢測擴展到了視頻當中，提出了一種基于眼睛定位的人臉跟蹤算法。對于算法定義的新聞視頻中的顯著人臉，具有較好的跟蹤效果。此外，顯著人臉