Algorithmus zur Merkmalsextraktion des Videoobjekthistogramms basierend auf Gesichtsverfolgung

Algorithmus zur Merkmalsextraktion des Videoobjekthistogramms basierend auf Gesichtsverfolgung

Mit der Entwicklung von Computer Vision ist Videoverfolgung zu einem heißen Thema geworden. Unter diesen ist die Gesichtsverfolgung eines der schwierigsten Probleme. Gesichtsverfolgung wird häufig in Bereichen wie Echtzeit-Videoüberwachung und Gesichtserkennung eingesetzt. In diesem Artikel wird ein Gesichtsverfolgungsalgorithmus vorgestellt, der auf der Methode zur Extraktion von Videoobjekthistogrammmerkmalen basiert.

1. Einführung
   Heutzutage ist Gesichtsverfolgung weit verbreitet. Es ist zu einer Kerntechnologie in Bereichen wie Echtzeit-Videoüberwachung und Gesichtserkennung geworden. Das Ziel der Gesichtsverfolgung besteht darin, ein oder mehrere Gesichter in einer Videosequenz automatisch zu verfolgen. Bei diesem Problem handelt es sich im Wesentlichen um ein Mustererkennungsproblem. Zuerst müssen die Gesichtsmerkmale extrahiert und dann verschiedene Tracking-Algorithmen verwendet werden, um sie zu verfolgen.

2. Videoobjekt-Histogramm-Merkmalsextraktion
   Die Videoobjekt-Histogramm-Merkmalsextraktionsmethode ist eine sehr beliebte Merkmalsextraktionsmethode. Diese Methode erstellt einen Merkmalsvektor durch Extrahieren des RGB-Komponenten-Histogramms des Zielobjekts im Video. Dieser Merkmalsvektor kann zur Beschreibung des Zielobjekts und zur anschließenden Verfolgung verwendet werden. Insbesondere müssen bei der Gesichtsverfolgung nur Farbinformationen extrahiert werden.

【Algorithmusablauf】

1. Lesen von Videosequenzen und Gesichtserkennung
2. Initialisieren Sie den Gesichtsbereich des ersten Frames
3. Extrahieren Sie für jeden neuen Bildrahmen die Histogrammmerkmale des aktuellen Gesichtsbereichs
4. Berechnen Sie für alle Gesichtsregionen, die im nächsten Frame erscheinen, die Ähnlichkeit zwischen ihren Histogrammmerkmalen und den Histogrammmerkmalen der aktuellen Gesichtsregion
5. Suchen Sie den Gesichtsbereich mit der höchsten Ähnlichkeit und verwenden Sie ihn als aktuellen Gesichtsbereich
6. Wiederholen Sie die Schritte 3–5, bis die Videosequenz endet

Das Folgende ist die Matlab-Code-Implementierung:

% 读取视频序列和人脸检测器
video = VideoReader('video.mp4'); 
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); 

% 提取第一帧人脸区域
frame = readFrame(video); 
bbox = step(faceDetector, frame); 
face =