非控環境下基于視頻的人臉識別系統
本項目實現自然視覺監控環境下單/多人的人臉檢測、跟蹤及識別。系統能 實現單樣本條件下,完成視頻中所出現人物的身份判別,能應對自然監控環境下 的光照、姿態、表情變化及面部遮擋物的改變。目前,系統識別精度在千人庫小 規模測試中達到 95%以上,識別速度為 25 幀/秒。系統主要特點在于: (1) 不同環境下的人臉特征點標記:以主動外觀模型為基礎,初始化后 經過一組級聯回歸器的數次迭代來優化標記點,最終得到足夠精度的標記點。方 法能適應多姿態、多表情以及多種光照等自然環境下的人臉。 (2) 高效的有效人臉檢測、跟蹤及確認機制:在監控視頻中,人臉在某 些幀會出現模糊、嚴重遮擋而使得臉部特征嚴重缺失,此時所捕捉到的人臉已不 適合進行識別。為此,通過建立高效的模糊及遮擋判別機制,自動拋棄原始檢測 到的非人臉和非正常人臉,完成非連續幀多個人臉的有效跟蹤。 (3) 魯棒且具有區分度的人臉特征提取機制:考慮到校正后的人臉仍然 與原始樣本人臉存在差距,從多個尺度從校正后的歸一化人臉中提取不變性特征, 能適應多種環境改變,同時設計特征投影空間,進一步加強樣本區分度。 (4) 高速有效的識別確認機制:為提高識別的準確性,建立視頻識別序 列中正確識別確認機制,通過 voting 方式,刪除序列中的誤識別,保留正確識 別結果。 此外,為提高系統對人臉表情和眼鏡等遮擋物的適應性,正在進行二次版本 的提升工作,目前已完成人臉表情歸正以及遮擋物自動摘除的仿真,部分仿真結果
江南大學
2021-04-13