Online Multiple Face Detection and Tracking from Video

Abstract

ABSTRACT: Online face detection and tracking systems have received increasing interest in the last decade. Face detection and tracking are subfield of biometric information processing and object tracking, respectively. Recent advances in theory and practical implementations made the online detection and tracking systems work in real time. Face detection and tracking system designed and implemented in this thesis exploits a combination of techniques in two topics; face detection and tracking. Face detection is performed on live achieved images from video. Processes exploited in the system are color balance, skin segmentation, and facial image extraction on face candidates. Then a face classification method that uses a Haar classifier is employed in the system. Finally, the result from detection part is engaged with a Kalman filter for tracking candidate faces in reasonable speed of change. The system is tested in practice and has shown to have acceptable performance for tracking faces within the proposed limits. The developed system also gave satisfactory results for multiple faces in live achieved images within each video frame. Keywords: Face detection, object tracking, facial feature extraction, Haar classifier, Kalman filter.

………………………………………………………………………………………………………………………… ÖZ: Son yıllarda, çevrimiçi yüz tespit ve takip sistemleri artan bir ilgi çekmişlerdir. Yüz tespit ve takibi biyometrik bilgi işleme ve nesne takibi konularının alt alanlarıdır. Teorik ve pratik uygulamalardaki gelişmeler çevrimiçi tespit ve takip sistemlerinin gerçek zamanlı olarak çalışmasını olanaklı kılmıştır. Bu çalışmada tasarımı ve uygulaması yapılan yüz tespit ve takip sistemi her iki alanda varolan yöntemlerin bileşiminden yararlanılarak oluşturulmuştur. Yüz tespiti canlı elde edilen görüntüler üzerinde yapılmıştır. Bu süreçte yararlanılan yöntemler şunlardır: renk dengesi, deri bölünmesi, yüz özelliklerinin çıkanlması ve yüzsel aday bölgelerin elde edilmesi. Bundan sonra Haar tabanlı bir sınıflandırma yöntemi kullanılarak yüzler tespit edilir ve bir dörtgen içine alınırlar. Son olarak, yüz tespiti sürecinden elde edilen yüz görüntüleri takip işlemi için bir Kalman süzgeci ile işlenerek kabul edilebilir bır değişim hızında takıp edilirler. Tasarımlanan sistemin pratik olarak test edilip, yüz tespiti ve takibi için kabul edilir bir başarım sağladığı görülmüştür. Geliştirilen sistemle canlı görüntüler üzerinden çoklu yüzlerin tespit ve takibi için de yeterli başarıma ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Yüz tespiti, nesne takibi, yüzsel özellik çıkarımı, Haar sınıflayıcı, Kalman süzgeci.