Применение метода вычитания фона и алгоритма Виолы-Джонса для увеличения скорости трекинга лиц в системе распознавания личности
https://doi.org/10.23947/2587-8999-2018-2-1-25-32
Аннотация
В статье рассмотрен существующий метод автоматического сопровождения движущихся объектов в видеопотоке в режиме реального времени применительно к задаче распознавания личности человека по изображению его лица. Предложен метод сопровождения лиц в видеопотоке, основанный на комбинации метода вычитания фона и алгоритма Виолы-Джонса для обнаружения области лица в кадре и снижающий требования к вычислительным ресурсам систем распознавания личности. Представлены результаты тестирования работы предложенного алгоритма сопровождения лиц в видеопотоке.
Ключевые слова
компьютерное зрение,
обнаружение лиц,
распознавание лиц,
трекинг,
алгоритм Виолы-Джонса,
вычитание фона,
обработка видеопотока в режиме реального времени
При поддержке: Работа выполнена в рамках госзадания № 2.1642.2017/4.6 на выполнение проекта по теме «Когнитивные методы визуализации и анализа многомерных данных при моделировании нелинейных динамических систем»
Об авторах
Алена Александровна Захарова
Национальный исследовательский Томский политехнический университет (Россия, Томск, проспект Ленина, 30)
Россия
Россия
Захарова Алена Александровна, профессор, доктор технических наук, Инженерная школа информационных технологий и робототехники Национального исследовательского Томского политехнического университета (Россия, Томск, проспект Ленина, 30)
Степан Геннадьевич Небаба
Национальный исследовательский Томский политехнический университет (Россия, Томск, проспект Ленина, 30)
Россия
Россия
Небаба Степан Геннадьевич, инженер, кандидат технических наук, Инженерная школа информационных технологий и робототехники Национального исследовательского Томского политехнического университета (Россия, Томск, проспект Ленина, 30)
Список литературы
1. Bronstein A., Bronstein M., Kimmel R. Expression-Invariant 3D Face Recognition // Proceedings of International Conference on Audio- and Video-Based Person Authentication. - 2003. - pp. 62-70.
2. Bui T.T.T., Phan N.H., Spitsyn V.G., Bolotova Yu.A. Development of algorithms for face and character recognition based on wavelet transforms, PCA and neural networks // Proceedings of International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON) - 2015. – pp. 1-6.
3. Vrazhnov D.A., Shapovalov A.V., Nikolayev V.V. O kachestve raboty algoritmov slezheniya za ob"yektami na video // Komp'yuternyye issledovaniya i modelirovaniye. – 2012. - T. 4, № 2, c. 303–313.
4. Viola P., Jones M.J. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features // Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001). - 2001. - vol. 1. - pp. 511-518.
5. Gaganov V.A., Konushin A.S. Segmentatsiya dvizhushchikhsya ob"yektov v videopotoke // Komp'yuternaya grafika i mul'timedia. - 2004. - №2(3). Rezhim dostupa: http://cgm.computergraphics.ru /content/view/67, svobodnyy.
6. Aggarwal A., Biswas S., Singh S., Sural S., Majumdar A.K. Object tracking using background subtraction and motion estimation in MPEG videos // Asian Conference on Computer Vision. – Springer Berlin Heidelberg, 2006. – pp. 121-130.
7. Zamalieva D., Yilmaz A. Background subtraction for the moving camera: A geometric approach // Computer Vision and Image Understanding. – 2014. – T. 127. – pp 73-85.
8. OpenCV: Face Detection using Haar Cascades [Elektronnyy resurs]: [ofits. sayt] - Rezhim dostupa: http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html, svobodnyy. - Zagl. s ekrana (data obrashcheniya: 20.05.2017).
9. Lychkov I.I., Alfimtsev A.N., Devyatkov V.V. Otslezhivaniye dvizhushchikhsya ob"yektov dlya monitoringa transportnogo potoka // Informatsionnyye tekhnologii i sistemy: materialy 34-y konf. molodykh uchenykh i spetsialistov IPPI RAI, 2-7 okt. – 2011. – pp. 31.
Рецензия
Для цитирования:
Захарова А.А., Небаба С.Г. Применение метода вычитания фона и алгоритма Виолы-Джонса для увеличения скорости трекинга лиц в системе распознавания личности. Computational Mathematics and Information Technologies. 2018;2(1). https://doi.org/10.23947/2587-8999-2018-2-1-25-32
For citation:
Zakharova A.A., Nebaba S.G. Application of the background subtraction method and Viola-Jones algorithm for increasing the speed of face tracking in the personality recognition system. Computational Mathematics and Information Technologies. 2018;2(1). https://doi.org/10.23947/2587-8999-2018-2-1-25-32
Просмотров:
173
Послать статью по эл. почте 