基于MS-KCF的图像序列中人脸快速稳定检测方法
摘要:
本发明提出一种基于MS‑KCF的图像序列中人脸快速稳定的检测方法。针对图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸检测问题,本发明提出融合快速精确的目标检测模型MobileNet‑SSD(MS)和快速跟踪模型核相关滤波(Kernelized Correlation Filters,KCF)的一种新的自动检测—跟踪—检测(Detection‑Tracking‑Detection,DTD)模式,即MS‑KCF人脸检测模型。本方法包括如下步骤:步骤1,搭建MS检测网络;步骤2,利用MS网络对目标进行检测;步骤3,更新跟踪模型,用来预测下一帧人脸目标的位置;步骤4,跟踪数帧以后,再更新MS检测网络,对人脸目标重新检测定位;步骤5,对实验结果进行比较分析。实验表明,MS‑KCF模型既保证了对图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸检测的稳定性,同时还大大提高了检测速度。
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