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读 曹林的《人脸识别与人体举措识别技巧及应用

04-08 金融

  一.人脸检测与跟踪

  人脸检测算法:Haaradaboost算法检测

  视频跟踪算法:粒子滤波器跟踪(改良均值权重粒子滤波器)

  目标出现:甚么时候需求跟踪一个新目标

  目标消失:甚么时候需求移除一个曾经跟踪的目标

  目标修改:甚么时分跟踪系统的跟踪结果出现毛病,若何修改毛病。

  a)假定人脸检测系统在第n帧检测到人脸,检测位置为LDn。

  b)应用均值权重粒子滤波器,对检测到的目标停止跟踪。

  c)for j=n:m,在j表现目标被跟踪的帧数,m表现目标能被跟踪的最后帧数。

  (1)跟踪系统跟踪目标,且目标在每帧的位置为LTj。

  (2)检测系统检测每帧可否有人脸,若检测到没有人脸,则前去步调a,如有则记录检测到的人脸的位置LDj。

  (3)计算LTj和LDj的欧式距离,若距离小D0,则更新LTj,LTj=LDj,同时,在更新的LTj区域停止粒子重采样,个中D0为自己设定的距离阈值。若距离大年夜于D0,则前去步调(2),认为有新的人脸进入,停止跟踪。

  d)在目标离开检测区域时,保管人脸截图,并释放这个跟踪目标区域。

  ? 如许就在跟踪的同时应用了检测系统对跟踪结果停止修改,并在修改的同时从新散步了粒子,防止了粒子的衰减后果。

  人脸识别:分为人脸身份识别(一对多)和人脸验证(一对一)辨别可否是指定的或人。可以应用SIFT特点婚配算法。粒子群算法的视频跟踪与SIFT算法的差别。

  ?

  二.基于Gabor和PCA特点提取的HMM人脸识别

  人脸识别算法有特点脸(Eigenface)、Gabor、SVM,HMM,BLP,PCA联合LDA和以上算法的改良算法。

  特点提取算法:Gabor和PCA特点提取

  识别决定计划:HMM算法。

  隐马可夫模型是一种用参数表现的,用于刻画随机过程统计特点的概率模型,由两局部构成:一个是隐含的马尔可夫链,称为隐含层;另外一个是实践的不美观丈量,称为不美观测层。

  (1)? 隐含形状数

  (2)? 不美观测符号集(可见形状链)

  (3)? (隐含层的)转换概率

  (4)? 不美观测层的概率散布矩阵(输入概率)

  (5)? 初始形状概率散布

  参考http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html;掷骰子工作为例。

  假定我手里有三个分歧的骰子。第一个骰子是我们往罕见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8。

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