应用梯度矢量流Snake和灰预测的人脸轮廓跟踪

被引：11

作者：

周志宇 ^{[1
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杨卫成 ^{[1
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汪亚明 ^{[1
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张建新 ^{[2
]}

郑磊 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江理工大学信息电子学院

[2] 浙江理工大学机械与自动控制学院

来源：

光学精密工程 | 2011年 / 19卷 / 11期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

肤色模型; 梯度矢量流Snake; 一阶灰度模型GM(1,1); 人脸轮廓跟踪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了提高动态图像序列中人脸轮廓跟踪时梯度矢量流(GVF)Snake算法的实时性,同时解决人脸跟踪中的遮挡问题,提出了GVF Snake和单变量一阶灰色模型GM(1,1)相结合的人脸轮廓提取方法。该方法首先利用人脸运动信息和肤色模型粗略地检测出运动人脸轮廓,然后采用GVF Snake算法将人脸轮廓精确地提取出来,从而有效解决GVF Snake算法的初始化问题。根据人脸轮廓运动的整体性,利用GM(1,1)模型预测人脸轮廓质心的位置,并以预测位置作为GVF Snake的迭代依据,同时将GVF Snake提取的人脸轮廓质心位置作为下一帧图像GM(1,1)模型的预测依据。存在遮挡时,则以GM(1,1)模型预测保持跟踪的连续性。实验结果表明,该算法跟踪的平均时间仅为GVF Snake算法的8.0%,平均跟踪误差仅为GVF Snake算法的31.2%,而且能更好地反映人脸轮廓的运动规律,跟踪实时性强,鲁棒性好。

引用

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