[发明专利]基于MS-KCF的图像序列中人脸快速稳定检测方法有效
申请号: | 201810124952.2 | 申请日: | 2018-02-07 |
公开(公告)号: | CN108229442B | 公开(公告)日: | 2022-03-11 |
发明(设计)人: | 李小霞;李旻择;叶远征 | 申请(专利权)人: | 西南科技大学 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06T7/207 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 621010 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提出一种基于MS‑KCF的图像序列中人脸快速稳定的检测方法。针对图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸检测问题,本发明提出融合快速精确的目标检测模型MobileNet‑SSD(MS)和快速跟踪模型核相关滤波(Kernelized Correlation Filters,KCF)的一种新的自动检测—跟踪—检测(Detection‑Tracking‑Detection,DTD)模式,即MS‑KCF人脸检测模型。本方法包括如下步骤:步骤1,搭建MS检测网络;步骤2,利用MS网络对目标进行检测;步骤3,更新跟踪模型,用来预测下一帧人脸目标的位置;步骤4,跟踪数帧以后,再更新MS检测网络,对人脸目标重新检测定位;步骤5,对实验结果进行比较分析。实验表明,MS‑KCF模型既保证了对图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸检测的稳定性,同时还大大提高了检测速度。 | ||
搜索关键词: | 基于 ms kcf 图像 序列 中人 快速 稳定 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于MS‑KCF的图像序列中人脸快速稳定检测方法,包括以下五个步骤:步骤1,搭建MS(MobileNet‑SSD)检测网络;步骤2,读取图像序列,利用MS网络对图像进行检测;步骤3,更新跟踪模型,将检测到人脸目标的坐标信息传递给核相关滤波(Kernelized Correlation Filters, KCF)跟踪器,将其作为跟踪器的基础样本框,并对样本框附近进行样本采样和训练,用来预测下一帧人脸目标的位置;步骤4,为了防止跟踪时人脸目标丢失的现象,跟踪数帧以后,再更新MS检测网络,对人脸目标重新检测定位;步骤5,将实验结果与目前先进的人脸检测方法作比较分析。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南科技大学,未经西南科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201810124952.2/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序