针对人脸识别系统中,单独的RGB图像容易受到背景干扰的问题,提出了一种结合深度图像的实时人脸识别方法.以Turtlebot机器人为载体对原始深度信息进行采样,使用Haar算法对目标深度值检测,快速分离头部背景.运用Hungarian算法与HMM算法相结合的跟踪模式,过滤潜在的干扰信息.最后,在真实场景中,利用所搭建的机器人平台进行单目标和多目标的识别测试实验.结果表明:人脸实时识别的准确率94.3％,头部定位平均76 ms,平均识别时间仅为751.17 ms.该方法在保持良好精度的情况下具有鲁棒性,可以满足智能家居移动机器人人脸识别的需要.
机器视觉 人脸识别 目标跟踪 移动机器人 RGB-D传感器