人脸检测与跟踪：活动轮廓与特征融合算法

该篇文章探讨了一种创新的人脸检测及跟踪算法，它将人脸特征分析与活动轮廓技术有效地融合在一起。作者团队，包括贾振堂副教授、博士研究生，贺贵明教授及博士生导师，韩艳芳讲师和董梅讲师，均在视频信息处理领域有着深厚的背景，他们的研究范围涵盖了面向对象的视频压缩与传输、多媒体、网络通信以及模式识别等领域。 该算法的核心在于，首先通过在Y、U、V联合梯度的基础上进行分水岭运算，这是一种经典的图像分割技术，用于分离前景和背景。这种方法能够识别出人脸区域，因为人脸在图像中的梯度特性与其他区域明显不同。接着，算法利用人脸的宽高比、颜色和结构等特征进行逐级判别，这些特征是人脸识别的重要依据，有助于区分人脸与其他物体或场景。 进一步地，算法引入了基于骨架的活动轮廓技术来进行精确定位和帧间跟踪。活动轮廓是一种动态模型，能够根据目标的形状变化进行追踪，尤其在处理人脸这种相对复杂的移动对象时，表现出良好的鲁棒性。这种方法尤其适用于运动平缓、脸部轮廓清晰的场景，能够在长时间内持续跟踪同一人脸。 值得注意的是，这个算法的应用场景是在面向内容的可伸缩视频压缩编码系统中，这意味着它能够提升视频压缩过程中的人脸识别和跟踪性能，对于实时视频监控、人脸识别门禁系统以及视频内容分析等应用场景具有重要意义。 总结来说，这篇论文介绍了一种高效且鲁棒的人脸检测和跟踪方法，它结合了静态图像处理的精确性和活动轮廓的灵活性，展示了在视频序列处理中的实际价值和广泛潜力。这一研究成果对于提高计算机视觉技术在实时视频分析中的性能和稳定性具有重要的理论和实践意义。