【正文】 ...................................................................... 4 人臉檢測與跟蹤的難點(diǎn) ....................................................................................... 4 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排 ................................................................................... 5 第 2章 人臉檢測和跟蹤的主要方法 ................................................................................... 6 人臉檢測的方法 ................................................................................................. 6 基于膚色的檢測方法 .......................................................................................... 7 RGB模型 .................................................................................................. 7 YCbCr(YUV)格式 ....................................................................................... 8 HSV（色調(diào) /飽和度 /強(qiáng)度）模型 ................................................................ 8 基 于啟發(fā)式模型的方法 ....................................................................................... 9 基于知識(shí)的方法 ..................................................................................... 10 基于局部特征的方法 .............................................................................. 10 基于模板的方法 ..................................................................................... 10 基于統(tǒng)計(jì)模型方法 ..................................................................................11 人臉跟蹤的方法 ................................................................................................11 基于特征檢測方法的人臉跟蹤 ................................................................ 12 基于模型的人臉跟蹤 .............................................................................. 12 本章小結(jié) .......................................................................................................... 14 第 3章 基于膚色模型的單圖片人臉檢測 .......................................................................... 15 基于膚色的人臉定位 ........................................................................................ 15 RGB到 YCrCb色彩模型的轉(zhuǎn)換 ........................................................................... 15 人臉膚色模型和二值化 ..................................................................................... 16 后處理 ............................................................................................................. 19 人臉定位 .......................................................................................................... 19 本章小結(jié) .......................................................................................................... 20 第 4章基于膚色模型視頻中的人臉檢測 .......................................................................... 21 .......................................................................................................... 21 圖像差分 —— 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取 ............................................................................ 21 模型建立和光補(bǔ)償 ............................................................................................ 22 眼部特征檢測 ................................................................................................... 24 本章小結(jié) .......................................................................................................... 25 第 5章 總結(jié) .................................................................................................................. 25 參考文獻(xiàn) ........................................................................................................................ 26 第 1 章 緒論 課題研究背景與意義 近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們用攝像機(jī)獲取環(huán)境圖像并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，且利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對視覺信息處理的全過程，這就是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的起源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對于復(fù)雜背景下的彩色圖像中的人臉正面定位和人臉轉(zhuǎn)動(dòng)一定角度后定位都有 較好效果。視頻中的人臉檢測定位與跟蹤識(shí)別 華見 張祥 龔小彪 （西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川 成都 610031） 摘要 人臉檢測定位跟蹤作為生物特征識(shí)別的一項(xiàng)重要技術(shù)，其應(yīng)用相當(dāng)廣泛。 關(guān)鍵字： 人臉檢測跟蹤； 膚色建模； 二值化； Face Detection And Tracking Identification In The Video HuaJian Zhang Xiang Gong Xiaobiao （ School of Information Science amp。計(jì)算機(jī)視覺成為一門獨(dú)立的學(xué)科，至少可以從美國麻省理工學(xué)院 (MIT)Marr教授這一代人所作的奠基工作開始追溯，已有二三十年的歷史 ]1[ 。計(jì)算機(jī)視覺與研究人類或者動(dòng)物的視覺是不同的：它借助于幾何、物理和學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建模型，從而用統(tǒng)計(jì)的方法來處理數(shù)據(jù)。 作為人臉信息處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，人臉檢測與跟蹤近年來成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。人臉識(shí)別成為繼指紋識(shí)別之后最有潛力的生物身份驗(yàn)證的手段。因此構(gòu)造出高效、準(zhǔn)確的人臉檢測和跟蹤算法，從學(xué)術(shù)和實(shí)際應(yīng)用的角度 都有非常重要的意義。 人臉檢測與跟蹤的難 點(diǎn) 人臉是一類具有相當(dāng)復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化的自然結(jié)構(gòu)目標(biāo)，由于外貌、表情、膚色等不同，具有模式的可變性而難以用統(tǒng)一的模式加以描述。一般來說，人臉跟蹤算法主要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)為 ]13[ ： (1)魯棒性。 (3)實(shí)時(shí)性。另外復(fù)雜背景圖像中的多姿態(tài)人臉的檢測與跟蹤也是研究的重點(diǎn)之一。在基本的人臉跟蹤的方法上，主要研究了基于膚色的人臉檢測方法檢測視頻圖像中的人臉以及通過背景差分法對視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與追蹤，并基于膚色模型與人臉的眼部特征（啟發(fā)式特征人臉檢測）相結(jié)合對視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的人臉進(jìn)行檢測與跟蹤。人臉跟蹤的方法主要有基于特征檢測的方法、基于模型的方法和基于貝葉斯濾波的方法等。 第 5章總結(jié) 第 6章參考文獻(xiàn) 第 2 章 人臉檢測和跟蹤的主要方法 人臉檢測的方法 人臉檢測與跟蹤問題所涉及的內(nèi)容十分廣泛，從不同的角度可以有很多分類的方法。對于灰度圖像，目前存在的方法主要有：基于整體外貌(Appearancebased)的方法、基于特征 (Featurebased)的方法和基于模板 (Templatebased)的方法。 基于膚色的檢測方法 膚 色方法是最通常的的方法之一，也是最容易理解的。主要的色彩空間有以下幾種。 YCbCr(YUV)格式 這種色彩空間是以演播室質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為目標(biāo)的 CCIR601編碼方案中采用的彩色模型，被廣泛的應(yīng)用在電視的色彩顯示等領(lǐng)域中。在去除亮度的色度空間里，不同膚色的分布具有據(jù)聚類性。其中 V表示顏色的亮度， H表示色調(diào)，而 S則表示顏色的飽和度。 彩色空間 (RGB)轉(zhuǎn)換到 HSV空間的轉(zhuǎn)換公式參見下式 ]8[ ： 3 BGRI ??? （ ） ??? ??? GB ,360 GB ,0 ??H （ ） ]),m in([1 I BGRS ?? （ ） 其中， })])(()[( )]()[(2/1a rc c os { 2/12 BRGRGR BRGR ???? ?????。首先計(jì)算每一塊膚色區(qū)域中膚色像素的坐標(biāo)均值和協(xié)方差： ??? Ni iXN 11? （ ） TNiTiXiXNC ???? ??11 （ ） N是區(qū)域的膚色像素點(diǎn)總數(shù)， Xi為各像素點(diǎn)坐標(biāo)向量。 基于啟發(fā)式模型的人臉檢測方法進(jìn)一步又可以分為基于知識(shí)和基于局部特征的檢測策略。于是，可以利用一組描述 人臉的局部特征分布的規(guī)則來進(jìn)行人臉檢測 (人臉局部特征之間的相對距離和位置關(guān)系 )，如果圖像滿足這些規(guī)律，則存在人臉區(qū)域。 基于局部特征的方法 人臉存在一些固有的特征，使得人們能夠在不同的環(huán)境、姿態(tài)下也能發(fā)現(xiàn)人臉。這個(gè)檢測系統(tǒng)分成三個(gè)主要步驟： (1)在原始圖像中采用諸如閉運(yùn)算、或或運(yùn)算等形態(tài)學(xué)操作定位眼睛近似物像素的位置，然后用標(biāo)記過程產(chǎn)生眼睛近似物分段。 基于模板的方法 首先建立一 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉模