基于决策的人脸检测与自动跟踪方法

• 作者: 史双飞 张震
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: VJ算法 AdaBoost算法 MDP模型 光流法 Kalman运动估计
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.09.007

摘要

对人脸检测与跟踪的研究现状进行了简要介绍,发现传统的MDP(Markov decision processes)跟踪算法需要手动初始化,这不利于实际场景中的灵活运用.因此,提出一种基于Viola-Jones人脸检测算法和改进的MDP自动跟踪算法.从视频序列中提取人脸的类Haar特征,采用AdaBoost算法构建强分类器,并利用级联方式将强分类器进行联合,从而提高人脸检测率.MDP跟踪算法将在线的多目标跟踪问题规划成MDP中的决策,为每一个人脸目标建立一个MDP模型,并用VJ检测器的输出来初始化该模型,将人脸的出现到消失看作是MDP模型中的状态转移,在跟踪过程中采用光流法结合Kalman运动估计提高人脸跟踪的准确性和鲁棒性,减少目标ID的分配错误.在此过程中VJ检测器作为监督指标,与跟踪器的输出进行关联.实验结果表明,该算法可以稳定地检测并跟踪场景内的人脸目标,其速率也能满足应用要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张震	上海大学机电工程与自动化学院	39	186	7.0	12.0
2	史双飞	上海大学机电工程与自动化学院	1	2	1.0	1.0