复杂环境下动态多人脸的自动检测与实时跟踪方法

本文主要探讨了一种在复杂环境下解决动态多人脸自动检测与实时跟踪问题的方法，针对传统基于肤色信息的CamShift算法在复杂环境中跟踪性能不足以及只能单个目标追踪的局限。这种方法在2015年由樊慧慧和王金海在天津工业大学电子与信息工程学院提出。 首先，该研究团队意识到在复杂环境中，如光线变化、遮挡、多人脸部重叠等情况下，单纯依靠肤色特征的CamShift算法无法有效应对。因此，他们引入了AdaBoost算法作为背景消除工具，这有助于增强算法对背景噪声的过滤能力，提高目标识别的准确性。AdaBoost通过集成多个弱分类器，形成一个强分类器，能够更精确地区分前景（活动人脸）和背景。 接着，他们提出采用多线程的CamShift算法，即MT-CamShift，来跟踪动态场景中的多人脸。MT-CamShift通过并行处理的方式，能够在人脸交错和数量变化时保持实时跟踪，确保了对复杂环境下多人脸的高效追踪。这种技术特别强调了实时性和鲁棒性，旨在达到每秒至少25帧（fps）的刷屏要求。 实验结果显示，该方法在复杂环境中的正确检测率高达89.86%，误检率降低到2.78%，表明其在高精度的同时，也保证了低误报率。而检测跟踪周期平均为35.88~42.84毫秒，满足了实时性的需求。这对于在监控、安全等领域，尤其是实时多人脸分析的应用具有重要意义。 总结来说，该论文介绍了一种结合了背景消除、多线程处理和适应性强的算法，成功解决了复杂环境下的动态多人脸自动检测与实时跟踪问题，对于提升人脸识别系统的性能和实用性具有积极的推动作用。关键词包括复杂环境、动态多人脸、自动检测、多线程和实时跟踪，体现了研究的核心内容和价值。