視頻中人臉檢測技術的研究.pdf

1、該文針對視頻中人臉檢測的所要解決的關鍵問題,主要從兩個方面進行研究：基于特征的人臉檢測方法如何提高檢測精度、降低虛警率以及基于表象的人臉檢測方法如何提高檢測速度.基于特征的人臉檢測方法速度快,但缺點在于虛警較高,該文主要從人臉的膚皮特征和運動特征兩方面進行研究.通過考查大量膚色樣本在各顏色空間的分布特征,提出基于KL變換的膚色分割方法,與常規(guī)KL變換不同的是,該文采用取最小特征值對應特征矢量的方法,各顏色特征投影到這些特征矢量上形成新的

2、特征空間,在此空間上具有離散度更小的特點.提出經(jīng)過運動區(qū)域提取預處理的Horn-Schunck算法：首先根據(jù)4次矩統(tǒng)計假設自動分離出運動前景和靜止背景,接著在運動區(qū)域中再應用Horn-Schunck算法計算運動矢量,實驗結果證明,這種方法能夠較精確的進行運動估算,而且計算代價也較小.基于表象的人臉檢測方法檢測精度高,但缺點在于速度慢,該文采用由粗到精的人臉檢測策略,通過將線性分類器同圖像的二維卷積聯(lián)系起來,通過快速卷積的方法實現(xiàn)快速人臉