[发明专利]基于增量学习算法的人脸识别跟踪器

摘要

本发明公开了一种基于Haar‑like特征和增量学习算法的人脸识别跟踪器，主要涉及计算机视觉和图像处理领域。本发明使用积分图对Haar‑like特征求值进行加速，使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器，用筛选式级联把强分类器级联到一起，从而提高准确率。人脸追踪部分根据上一帧图像追踪框的中心点的位置，预测本时刻框中心点的位置。利用PCA算法提取框中图像的主要特征，根据本时刻框中心点的位置预测相应的降维后的图形。引入遗忘因子，每五帧一次更新图像数据。这种增量算法无需训练模型，从而提高了效率。理论和实践表明，我们的方法能够自动识别人脸，在人脸的方向产生巨大变化时如正脸变成侧脸时可以继续识别跟踪，并保持连续性的识别，避免了中断。