利用RGB与深度图像融合在GPU上的鲁棒实时人脸识别与跟踪
计算机视觉与模式识别
2015-04-09 v1
摘要
本文提出一种使用kinect传感器的实时人脸识别系统。该算法使用opencl在GPU上实现，并观察到显著的速度提升。我们使用kinect深度图像来提高传统基于LBP的人脸识别的鲁棒性并降低计算成本。本文的主要目标是执行鲁棒的、基于高速融合的人脸识别与跟踪。该算法主要由三个步骤组成。第一步是使用viola jones算法检测视频中的所有人脸。第二步是利用脸上跟踪窗口生成在线数据库。在GPU上使用来自深度和灰度图像的融合信息计算改进的LBP特征向量。该特征向量用于训练一个svm分类器。第三步涉及基于我们的改进特征向量识别多个人脸。
引用
@article{arxiv.1504.01883,
title = {Robust real time face recognition and tracking on gpu using fusion of rgb and depth image},
author = {Narmada Naik and G. N Rathna},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.01883},
year = {2015}
}