基于改进的Mean-shift驾驶员人脸跟踪算法研究  

Study on Driver's Face Tracking Based on Improved Mean-shift

作　　者：魏秀金[1] 李文书[1] 何芳芳[1] 姚建富[1] 

机构地区：[1]浙江理工大学信息电子学院计算机系,浙江杭州310018

出　　处：《工业控制计算机》2010年第11期61-63,共3页Industrial Control Computer

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(Y1080851)

摘　　要：为了实现对驾驶员人脸实时跟踪,提出了一种改进的Mean-shift算法。首先对人脸提取类Haar特征,使用类Haar特征构造弱分类器,然后根据样本的权值分布构造出强分类器,形成人脸检测分类器;由于光照变化等因素的影响,引入红外主动照明模式,通过隔离可见光照,基本上消除了光照变化对人脸检测造成的影响;针对Mean-shift算法在被跟踪目标发生快速移动时容易跟踪失败的缺点,改进了Mean-shift算法:当目标发生快速移动时,采用SSD(Sum of Square Dif-ference)算法进行全局搜索。以实际驾驶员人脸检测与跟踪实验为例进行了大量实验,提出的方法比Mean-shift算法的速度快、准确度高。An improved Mean-shift algorithm is proposed in order to realize the real-time face tracking for driver.Firstly,this paper extracts Haar-like features from integral image,which are used to construct weak classifier.Then,constructs the strong classifier according to the weight distribution of samples.Finally,obtains the classifier for face detection through the combination of the strong classifiers.Because of illumination variation and some other reasons,active infrared illumination and separating of visible light are used to solve the problem caused by variation of illumination.

关 键 词：人脸检测 ADABOOST 红外自主照明模式 改进的Mean-shift算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]