检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建厦门361024
出 处:《厦门理工学院学报》2013年第2期39-43,共5页Journal of Xiamen University of Technology
基 金:国家自然科学基金项目(61202145);福建省自然科学基金项目(2010J01353);厦门理工学院高层次人才项目(YKJ12005R)
摘 要:为解决人脸区域分割和跟踪的方法在速度和精度上存在的问题,提出了同时使用前景提取与肤色检测的视频监控中感兴趣区域的提取方法,以及在此基础上使用水平集方法的人脸分割和跟踪方法.在大幅度缩小AdaBoost人脸检测方法的搜索区域的同时,能够避免传统水平集方法解偏微分方程的高计算复杂度,并且在脸部朝向变化的时候保持鲁棒性.应用到PTZ摄像系统中实现视频监控系统,能够随着人脸的移动改变摄像机视角,从而在较大的区域中连续跟踪人脸.实验表明在鲁棒性和实时性上均有提高.To enhance the speed and accuracy for segmenting and tracking face regions, an improved Regions of Interest (ROI) extraction method with foreground extraction and skin detection done at the same time in video surveillance is proposed, and level-set method used in face segmentation and tracking method. The approach is able to reduce the searching area for faces in AdaBoost face detection significantly, avoid the computational complexity of level-set solution to partial differential equations, and keep the robustness when face orientation changes. The surveillance system thus treated has a PTZ camera changing angles with face movements and can therefore track faces contiguously in a large area. Experiments show that its robustness and speed are both improved.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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