鲁棒人脸跟踪系统：光照均衡与在线实值boosting方法

"鲁棒人脸跟踪系统关键技术的研究" 在计算机视觉领域，鲁棒人脸跟踪是一项重要的技术，它在多种应用场景中都有广泛的需求，如视觉监控、视频会议、视频截取、虚拟现实、自动对焦和图像防抖动等。本文专注于研究构建一个能够在复杂环境中稳定运行的人脸跟踪系统的关键技术。 首先，图像预处理是人脸跟踪系统的基础。由于人脸可能出现在不同的光照条件下，会出现诸如模糊阴影、投射阴影等问题，影响后续的人脸检测。为解决这个问题，本文提出了一种两阶段的光照均衡方法。这种方法旨在消除单幅图像中的阴影，提高在光照条件不佳情况下的人脸检测效果，从而增强系统的鲁棒性。 其次，实时人脸检测是人脸跟踪系统的核心部分。论文采用快速的Adaboost训练框架，设计了一种实时鲁棒人脸检测算法。通过引入新的boosting特征和实值弱分类器，减少了特征的数量，同时利用级联分类器结构保证了检测的实时性和准确性。 再者，鲁棒人脸跟踪技术是应对人脸外观变化的关键。在跟踪过程中，人脸可能会因为表情、角度改变或部分遮挡而发生变化。本文提出了一种基于在线实值boosting的跟踪方法，该方法能够适应这些变化。通过结合在线实值boosting和粒子滤波器的跟踪框架，能够有效地跟踪并区分人脸与背景，增强了系统对于外貌变化的鲁棒性。 最后，整个系统实现了一个全自动的人脸跟踪流程。在每一帧视频中，人脸检测器先找出人脸，如有需要，再通过预处理模块进行优化。接着，跟踪模块会根据检测结果进行操作。若新检测到的人脸与已存在的重合，系统则忽略；否则，创建新的人脸对象。每个对象都与一组粒子关联，通过计算粒子的响应值和最可能的人脸区域，更新在线分类器，并根据重要性权重进行粒子重采样，以保持跟踪的精度。 实验结果显示，该系统能够有效地鲁棒跟踪各种外貌变化的人脸，包括遮挡、角度变换、表情改变和光照条件变化等。关键词涵盖了光照归一化、人脸检测、人脸跟踪和在线实值boosting等领域，展示了本文在构建鲁棒人脸跟踪系统方面的深入研究和创新。