目的在实时人脸跟踪过程中,因光照变化、目标被遮挡以及跟踪时间长等因素,导致的误差累积都会影响系统的整体性能。针对这些问题,提出一种融合检测和跟踪技术的方法,其中包含了检测、控制和跟踪3个模块(简称DCT)。方法在检测模块中,利用...目的在实时人脸跟踪过程中,因光照变化、目标被遮挡以及跟踪时间长等因素,导致的误差累积都会影响系统的整体性能。针对这些问题,提出一种融合检测和跟踪技术的方法,其中包含了检测、控制和跟踪3个模块(简称DCT)。方法在检测模块中,利用AdaBoost算法提取人脸的相关信息,并将信息传递给跟踪模块进行跟踪处理;在跟踪模块中,采用在线随机蕨和SURF(speeded up robust features)算法对目标进行跟踪。同时,在每次检测到目标之后,会通过控制模块对当前跟踪目标准确性进行判断。结果选取国际标准数据组并与LBP+Camshift+Kalman滤波算法、SEMI算法、TLD(tracking-learning-detection)算法比较,实验结果表明,DCT方法在目标发生尺度较大变化、目标遮挡、旋转、形变以及光照发生变化时都具有良好的跟踪识别效果,DCT方法识别准确率在95%以上,平均误识别率和漏识别率分别为0.86%和0.78%。结论 DCT方法具有消除误差累积,跟踪失败后自动恢复等特点,同时可以消除环境中光照、遮挡和仿射变换的影响并满足系统跟踪的实时性要求,运用于视频人脸跟踪系统中能够提高系统的实时性及鲁棒性。展开更多
为提高行人检测系统在红外场景中的检测率以及速度,提出一种基于人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测方法。根据人类视觉机制来改进LoG滤波抑制背景噪声,通过对滤波后的图像应用ROI融合得到行人候选区域,使提取到的ROI更为准确。另外,...为提高行人检测系统在红外场景中的检测率以及速度,提出一种基于人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测方法。根据人类视觉机制来改进LoG滤波抑制背景噪声,通过对滤波后的图像应用ROI融合得到行人候选区域,使提取到的ROI更为准确。另外,提出一种改进的纹理特征OCS-LBP(oriented center symmetric local binary patterns),对得到的行人候选区域提取HOG特征和OCS-LBP特征,使用随机蕨分类器来进行分类,提升检测的速度与精度。该方法通过与流行的检测算法比较,检测准确率与召回率分别提升7.9%与10.3%,且实时性有较大的提升,具有一定的研究和实用价值。展开更多
文摘目的在实时人脸跟踪过程中,因光照变化、目标被遮挡以及跟踪时间长等因素,导致的误差累积都会影响系统的整体性能。针对这些问题,提出一种融合检测和跟踪技术的方法,其中包含了检测、控制和跟踪3个模块(简称DCT)。方法在检测模块中,利用AdaBoost算法提取人脸的相关信息,并将信息传递给跟踪模块进行跟踪处理;在跟踪模块中,采用在线随机蕨和SURF(speeded up robust features)算法对目标进行跟踪。同时,在每次检测到目标之后,会通过控制模块对当前跟踪目标准确性进行判断。结果选取国际标准数据组并与LBP+Camshift+Kalman滤波算法、SEMI算法、TLD(tracking-learning-detection)算法比较,实验结果表明,DCT方法在目标发生尺度较大变化、目标遮挡、旋转、形变以及光照发生变化时都具有良好的跟踪识别效果,DCT方法识别准确率在95%以上,平均误识别率和漏识别率分别为0.86%和0.78%。结论 DCT方法具有消除误差累积,跟踪失败后自动恢复等特点,同时可以消除环境中光照、遮挡和仿射变换的影响并满足系统跟踪的实时性要求,运用于视频人脸跟踪系统中能够提高系统的实时性及鲁棒性。
文摘为提高行人检测系统在红外场景中的检测率以及速度,提出一种基于人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测方法。根据人类视觉机制来改进LoG滤波抑制背景噪声,通过对滤波后的图像应用ROI融合得到行人候选区域,使提取到的ROI更为准确。另外,提出一种改进的纹理特征OCS-LBP(oriented center symmetric local binary patterns),对得到的行人候选区域提取HOG特征和OCS-LBP特征,使用随机蕨分类器来进行分类,提升检测的速度与精度。该方法通过与流行的检测算法比较,检测准确率与召回率分别提升7.9%与10.3%,且实时性有较大的提升,具有一定的研究和实用价值。
基金Supported by National Natural Science Foundation(2011ZX03002-004-02)Supported by Natural Science Foundation of Ningbo(2014A610065)Supported by Teaching and Researching Project of Ningbo University(XKXL1308)
