戴志远, 闫克丁, 杨树蔚, 刘咏梅, 李 露

(1.西安工业大学, 陕西 西安 710021; 2.西北工业集团, 陕西 西安 710043; 3.西安北方光电科技防务有限公司, 陕西 西安 710043)

在目标识别跟踪系统中,运动目标在图像中的像素位置是非常重要的数据信息[1-3]。随着科学技术的快速进步,跟踪目标的瞬时变化特征和参数信息已经成为跟踪系统的性能评价和验收指标。但是在实际追踪过程中,由于运动目标方向不确定,且背景复杂多变,很难提取目标特征,所以大大增加了动态目标跟踪的难度。目标跟踪方法和目标识别技术为跟踪路径上运动目标的位置获取和准确识别提供了极大的理论知识与技术支持,因此研究目标识别和跟踪技术,具有较高的理论价值和实践意义[4-6]。

基于图像的目标检测与跟踪是指对获取的运动目标图像序列进行图像处理,检测和识别到运动目标后对其进行定位和跟踪。目标检测和识别的主要依据是目标的特征,如颜色、形状、空间关系等[7-9]。其中,基于颜色特征的目标检测是最直观、应用最广泛的实现方式。本文中待检测的目标为人脸,不宜选择复杂度太高的算法[10]。

本文提出了一种基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸匹配算法,并阐述了人脸识别与跟踪的原理和算法。

1 基于模板匹配的人脸识别算法

1.1 人脸识别算法

1.1.1 基于几何特征的方法

基于几何特征的方法是利用人脸上眼睛、眉毛、鼻子、下巴等器官的几何特征信息进行识别的方法,是最早用于人脸识别的方法之一。……