基于MTCNN与改进Camshift相结合的人脸检测算法

黄新, 高雷, 宋博源, 郭晓敏

桂林电子科技大学学报 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (03) : 205-211. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.03.006

基于MTCNN与改进Camshift相结合的人脸检测算法

  • 黄新, 高雷, 宋博源, 郭晓敏
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摘要

为改善视频序列中MTCNN人脸检测算法较差的实时检测效果,提出一种基于Camshift的实时人脸检测跟踪算法。该算法通过加权直方图匹配方法增强人脸轮廓的辨识度,利用改进后的MTCNN人脸检测算法实现Camshift人脸跟踪搜索框位置和尺寸的初始化,通过限定人脸框的宽高比约束了人脸形态,最终解决了Camshift跟踪算法的相近色干扰问题,实现实时人脸跟踪检测。实验结果表明,在仅使用CPU的硬件环境下,MTCNN人脸检测算法的帧率小于3帧/s,将改进后Camshift跟踪算法与MTCNN人脸检测算法相结合后,帧率约为60帧/s,满足实时性要求,改进后的算法更加健壮和准确。

关键词

人脸跟踪检测 / Camshift / 人脸约束 / 三维加权颜色概率分布

中图分类号

TP391.41

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黄新, 高雷, 宋博源, 郭晓敏. 基于MTCNN与改进Camshift相结合的人脸检测算法. 桂林电子科技大学学报. 2021, 41(03): 205-211 https://doi.org/10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2021.03.006

基金

广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(YQ14105); 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2017YJCX93)

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