人脸识别、姿态识别问题处理步骤
来源:互联网 发布:军事指挥书籍知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 00:07
——-本文是参考王守佳先生的博士论文《基于图像的人体监测跟踪和人脸识别的研究》而写的笔记。
对于模式识别问题,首先是必须对视频图像进行预处理,滤除杂波后,开始识别的步骤。目前人脸识别中光照预处理方法常用的有直方图均衡化(
Histogram Equalization,HE)、Gamma 校正。局部对比度增强算法( Local Contrast Enhancement,LCE、离散余弦变换
(Discrete Cosine Transform, DCT)以及高斯差分滤波算法(
Difference of Gaussian filter,DOG等。
第一步是前景分割,相关的算法在上一个博客中罗列了出来。
http://blog.csdn.net/qq_19764963/article/details/51198627
第二步是人体的识别,一般的思路是对运动前景进行特征提取,接着训练强分类器,利用分类器对之前提取的特征进行分类识别。常用的特征包括肤色颜色特征和人形轮廓特征。以下罗列常见的人体轮廓特征识别方法:
2.1 整体特征识别,常用提取轮廓特征的方法包括:HOG特征,edgelet特征,小波特征,shapelet特征;
2.2组合部位的识别,通过人体不同部位的识别组合,判断前景是否为人体,常用的方法包括:贝叶斯推断组合分类法,隐式模型法,自适应组合分类法;
2.3多相机识别,通过多角度的到的图片综合判断识别,方法有 cluster boosted tree
第三步是目标跟踪,主要有几种思路:
3.1基于区域的运动物体跟踪, 方法有
Joint Probabilistic Data Association Filter
3.2基于网格的运动物体跟踪
3.3基于变形模板的运动物体跟踪
3.4基于小波的运动物体跟踪
3.5基于模型的运动物体跟踪
3.6基于轮廓的运动物体跟踪
3.7基于特征的运动物体跟踪
另外,粒子滤波和卡尔曼滤波也有不错的效果。
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