伍靓++袁奕珊++陈姝

摘 要：目标检测通过样本学习可以得到目标有效视觉先验表示，在简单的跟踪环境下能够取得较好的跟踪效果。目标跟踪利用目标的在线信息，在复杂的背景下可以很好地跟踪目标。结合目标检测与目标跟踪的优点，在TLD算法的基础上提出一种基于PCA的在线人脸跟踪算法。人脸图像在首帧中手动标注，其他帧中综合中值光流法跟踪结果及PCA检测结果进行人脸跟踪，并根据跟踪结果在线更新PCA。实验结果表明，本文算法可以在光照变化、遮挡、复杂背景下进行人脸长序列跟踪。

关键词：在线学习；人脸跟踪；目标检测；跟踪模块

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.12.006

人脸跟踪研究对计算机视觉、模式识别等领域的发展具有重大的促进作用，在智能监控、公共安全、虚拟现实、人机交互等各个领域也有着广泛的应用。

经过多年的发展，人脸检测技术已经取得了重大的突破。伴随智能监控、公共安全等应用领域的发展需求，基于视频的人脸识别已成为人脸识别领域热门研究方向。TLD将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合，通过P-N在线学习机制建立目标模型。但是由于其缺乏对人脸特征单独的训练方法，在人脸跟踪中会因为背景成簇、光照变化等因素影响跟踪的准确性。

针对TLD的固有不足，本文结合PCA及TLD对视频中的人脸进行跟踪。在TLD跟踪框架下加入PCA检测模块能够提高人脸跟踪的准确性，改进的TLD跟踪框架在人脸追踪的过程中更加精确。……