人脸检测与跟踪使用KLT算法

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这个例子说明如何自动检测和使用特征点跟踪的脸。在这个例子中的方法跟踪脸部即使在人倾斜他或她的头，或朝向或远离相机移动。

介绍

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中都很重要，包括活动识别、汽车安全和监视。在本例中，您将开发一个简单的人脸跟踪系统，将跟踪问题分为三个部分:

发现一张脸
识别面部特征以跟踪
轨道面

发现一张脸

首先，你必须识别脸部。使用vision.CascadeObjectDetector目标检测人脸在视频帧中的位置。级联目标检测器使用Viola-Jones检测算法和经过训练的分类模型进行检测。默认情况下，检测器被配置为检测面孔，但它可以用于检测其他类型的对象。

％创建级联检测器对象。faceDetector = vision.CascadeObjectDetector ();读取视频帧并运行人脸检测器。videoReader = VideoReader（“tilted_face.avi”);videoFrame = readFrame（videoReader）;BBOX =步骤（faceDetector，videoFrame）;在检测到的人脸周围绘制返回的边界框。videoFrame = insertShape（videoFrame，“矩形”, bbox);图;imshow (videoFrame);标题(“检测到的脸”);

％将第一个箱子到4点的列表%这需要能够可视化物体的旋转。bboxPoints = bbox2points（BBOX（1，:)）;

为了跟踪面随着时间的推移，该示例使用奏卢卡斯-Tomasi的（KLT）算法。虽然可以使用级联对象检测器在每一帧，它在计算上是昂贵的。它也可能无法侦测到脸部，对象转弯或倾斜他的头的时候。这种限制来自于用于检测训练的分类模型的类型。的例子检测面部只有一次，然后将KLT算法跟踪各视频帧的面部。

识别面部特征追踪

康莱特算法跟踪各视频帧的一组特征点。一旦检测所在的面，在该示例识别下一个步骤有可能可靠地跟踪点。这个例子使用了标准，“好的特征跟踪”增施和托马西建议。

检测人脸区域的特征点。

点= detectMinEigenFeatures (rgb2gray (videoFrame),“投资回报率”, bbox);%显示探测点。人物,imshow (videoFrame)在，标题（“检测到的特征”);情节(点);

初始化跟踪器轨迹的点

识别出特征点后，现在可以使用vision.PointTracker系统对象跟踪它们。对于前一帧中的每个点，该点跟踪器试图找到在当前帧中的对应点。随后，estimateGeometricTransform函数是用来估计旧点，新点之间的平移，旋转和缩放。这种转变被应用到脸部周围的边框。

创建一个点跟踪器，并启用双向误差约束，使其在存在噪声和杂波时更加健壮。

pointTracker = vision.PointTracker（“MaxBidirectionalError”，2）;%用初始点位置和初始值初始化跟踪器%的视频帧。点= points.Location;初始化(pointTracker点,videoFrame);

初始化一个视频播放器来显示结果

创建用于显示视频帧的视频播放器对象。

放像机= vision.VideoPlayer (“位置”，...[100 100尺寸（videoFrame，2），尺寸（videoFrame，1）] + 30]）;

轨道面

从帧到帧，并且使用跟踪点estimateGeometricTransform函数来估计面部的运动。

使要被用于计算在先前的点和当前帧之间的几何变换的点的副本

oldPoints =点;而hasFrame（videoReader）%获取下一帧videoFrame = readFrame（videoReader）;跟踪点。注意，有些分数可能会丢失。[分，isFound] =步骤（pointTracker，videoFrame）;visiblePoints =点（isFound，:);oldInliers = oldPoints（isFound，:);如果size(visiblePoints, 1%需要至少2点%估计老点之间的几何变换％，而新的点，消除异常值[x形，线性，可见点]=估计几何变换(...oldInliers visiblePoints,“相似”，'MaxDistance'，4）;％应用转化为边界框点bboxPoints = transformPointsForward（XForm的，bboxPoints）;％插入对象周围的边框被跟踪bboxPolygon =重塑（bboxPoints'，1，[]）;videoFrame = insertShape（videoFrame，“多边形”bboxPolygon,...'行宽'，2）;显示跟踪点videoFrame = insertMarker（videoFrame，visiblePoints，“+”，...“颜色”，'白色');％重置点oldPoints = visiblePoints;选点(pointTracker oldPoints);结束％使用视频播放器对象显示注释的视频帧步骤（录像机，videoFrame）;结束%清理释放(放像机);