本項目實現(xiàn)自然視覺監(jiān)控環(huán)境下單/多人的人臉檢測、跟蹤及識別。系統(tǒng)能

實現(xiàn)單樣本條件下，完成視頻中所出現(xiàn)人物的身份判別，能應(yīng)對自然監(jiān)控環(huán)境下

的光照、姿態(tài)、表情變化及面部遮擋物的改變。目前，系統(tǒng)識別精度在千人庫小

規(guī)模測試中達到 95%以上，識別速度為 25 幀/秒。系統(tǒng)主要特點在于：

(1) 不同環(huán)境下的人臉特征點標(biāo)記：以主動外觀模型為基礎(chǔ)，初始化后

經(jīng)過一組級聯(lián)回歸器的數(shù)次迭代來優(yōu)化標(biāo)記點，最終得到足夠精度的標(biāo)記點。方

法能適應(yīng)多姿態(tài)、多表情以及多種光照等自然環(huán)境下的人臉。

(2) 高效的有效人臉檢測、跟蹤及確認(rèn)機制：在監(jiān)控視頻中，人臉在某

些幀會出現(xiàn)模糊、嚴(yán)重遮擋而使得臉部特征嚴(yán)重缺失，此時所捕捉到的人臉已不

適合進行識別。為此，通過建立高效的模糊及遮擋判別機制，自動拋棄原始檢測

到的非人臉和非正常人臉，完成非連續(xù)幀多個人臉的有效跟蹤。

(3) 魯棒且具有區(qū)分度的人臉特征提取機制：考慮到校正后的人臉仍然

與原始樣本人臉存在差距，從多個尺度從校正后的歸一化人臉中提取不變性特征，

能適應(yīng)多種環(huán)境改變，同時設(shè)計特征投影空間，進一步加強樣本區(qū)分度。

(4) 高速有效的識別確認(rèn)機制：為提高識別的準(zhǔn)確性，建立視頻識別序

列中正確識別確認(rèn)機制，通過 voting 方式，刪除序列中的誤識別，保留正確識

別結(jié)果。

此外，為提高系統(tǒng)對人臉表情和眼鏡等遮擋物的適應(yīng)性，正在進行二次版本

的提升工作，目前已完成人臉表情歸正以及遮擋物自動摘除的仿真，部分仿真結(jié)

果