و ﺺﻴﺨﺸﺗﻲﺑﺎﻳدر رﺎﻛدﻮﺧﻮﺋﺪﻳو رد داﺮﻓا ةﺮﻬﭼﻴﻏ شور ﻚﻳ ﺎﺑ ﺣ ﺮ ﻪﺑ ﺖﺒﺴﻧ سﺎﺴﺮﺳ ﺶﺧﺮﭼ

(1)

هﺪﻴﻜﭼ شورﻚﻳﻪﻟﺎﻘﻣﻦﻳارد- ﺮﻳﺬﭘﺎﻧﺮﻴﻴﻐﺗ

ﺮﺳﺶﺧﺮﭼﺎﺑ اةﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدروﺺﻴﺨﺸﺗياﺮﺑ

نﺎﺴﻧ اﻮﺋﺪﻳورد عاﺪﺑ ﺖﺳاهﺪﺷ يدﺎﻬﻨﺸﻴﭘشور .

ِﺶﺨﺑودﻞﻣﺎﺷ ﻚﺗردهﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ

ﻚﺗردهﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدروﻪﻴﻟواﺮﻳﻮﺼﺗ ﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳوﺎﺼﺗ

ﺑ يﺪﻌ ﺖﺳا ﻪﻘﺒﻃﻚﻳزاهﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗياﺮﺑ . يﺪﻨﺑ

ﺪﻨﻨﻛ ة يرﺎﺸﺑآ ﮔﮋﻳوﻚﻤﻜﺑ ﻲ

يﺎﻫ Haar-Like هدﺎﻔﺘﺳا

هﺪﺷ ﺖﺳا ﻪﻘﺒﻃﻲﺟوﺮﺧرد . ﻞﺴﻜﻴﭘ،هﺪﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ

ِﺮﻴﻏوهﺮﻬﭼسﻼﻛودﻪﺑﺮﻳﻮﺼﺗيﺎﻫ

ﻲﻣﻢﻴﺴﻘﺗهﺮﻬﭼ ﺪﻧدﺮﮔ

ﺲﭙﺳ .

، ﺎﺑﻖﺑﺎﻄﻣ

ِدﺎﻌﺑا ترﻮﺻ

، هﺮﻬﭼﺔﻴﺣﺎﻧ ار

ﻦﻴﻤﺨﺗﻲﻀﻴﺑﻚﻳﺎﺑ ﻲﻣ

ﻢﻴﻧز شورﻚﻳزاﻲﺑﺎﻳدرﺶﺨﺑرد . ﺪﻳﺪﺟ

ﻲﻨﺘﺒﻣ

ﺶﻣﺮﺑ هدﻮﻤﻧهدﺎﻔﺘﺳالﺎﻌﻓيﺎﻫ ﻢﻳا

ﺑ . ﻲﮔﮋﻳواﺪﺘﺑارﻮﻈﻨﻣﻦﻳﺪ هﺮﻬﭼرددﻮﺟﻮﻣيﺎﻫ

ﻲﻣجاﺮﺨﺘﺳا دﺮﮔ

ﻧ ﺪ ﻪﻣادارد . ﺔﻴﺣﺎﻧ هﺮﻬﭼ ﺶﻣ يﺪﻨﺑ هﺪﺷ

ﺖﺳا يﺪﻌﺑﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳوﺎﺼﺗرد .

، ﻪﻋﻮﻤﺠﻣﻒﻳﺮﻌﺗﺎﺑ يژﺮﻧازايا

ﻞﻜﺷﺮﻴﻴﻐﺗهﺮﻬﭼيورﺮﺑﺶﻣ،ﺪﻳﺪﺟيﺎﻫ ﻪﺘﻓﺎﻳ

ﻲﻣﻲﺑﺎﻳدرهﺮﻬﭼﺔﻴﺣﺎﻧو ددﺮﮔ

.

ﻴﻌﻣﻚﻳهﺪﺷﻪﺋاراشورﻲﺑﺎﻳزراياﺮﺑ ﺮﺑرﺎ

ﺎﻄﺧﺔﺒﺳﺎﺤﻣيا ﻲﺑﺎﻳدري

ﻒﻳﺮﻌﺗ هﺪﺷ ﻪﻛ ﻂﺳﻮﺗ ﻲﻣنآ ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﺖﻗدناﻮﺗ ار

دزﻦﻴﻤﺨﺗ ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا .

صﺎﺨﺷازاﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﻪﻧﻮﻤﻧﻦﻳﺪﻨﭼيورﺮﺑيدﺎﻬﻨﺸﻴﭘ تﻻﺎﺣرد

ﻒﻠﺘﺨﻣ ﻚﻨﻴﻋزاهدﺎﻔﺘﺳاﺮﻴﻈﻧ و

ﺲﭘدﻮﺟو غﻮﻠﺷﺔﻨﻴﻣز راﺮﻗﺶﻳﺎﻣزآدرﻮﻣ

ﻴﺳﺎﺴﺣﺰﻴﻧوﻻﺎﺑيراﺪﻳﺎﭘوﺖﻗد،ﻲﺑﺮﺠﺗﺞﻳﺎﺘﻧﻪﻛﺖﻓﺮﮔ ﻦﻴﻳﺎﭘﺖ

ﺖﺒﺴﻧ ﻪﺑ

،ﺮﺳﺶﺧﺮﭼ شﺎﺸﺘﻏا

رﻮﻧسﺎﻜﻌﻧاو ﻲﻣنﺎﺸﻧار

ﺪﻨﻫد .

هژاوﺪﻴﻠﻛ ا- جاﺮﺨﺘﺳ ﻲﮔﮋﻳو

، هﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ ﻲﺑﺎﻳدر،

هﺮﻬﭼ

، ﻪﻘﺒﻃ يرﺎﺸﺑآةﺪﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ

، لﺎﻌﻓﺶﻣ .

1 ﻪﻣﺪﻘﻣ -

ﺺﻴﺨﺸﺗ ﻲﺑﺎـﻳدرو نﺎﺴـﻧاةﺮـﻬﭼ

يﺎـﻫدﺮﺑرﺎﻛيارادﻮﺋﺪـﻳورد

ﻲﻧﻮﮔﺎﻧﻮﮔ ﺪﻨﺘﺴﻫ .

ﻲـﻣﺎـﻫدﺮﺑرﺎﻛﻦـﻳاﺔﻠﻤﺟزا ﻮـﺗ

ﻮﺋﺪـﻳوﻪـﺑنا

ﻪﻧﺎﻣﺎﺳ،ﺲﻧاﺮﻔﻨﻛ ﺎـﻳوﻪـﻧﺎﻳارﺎﺑطﺎﺒﺗرارﻮﻈﻨﻤﺑﺮﺑرﺎﻛﻂﺳاويﺎﻫ

هﺎﮕﺘﺳد ،ﺎﻫ ﺖﻳاﺪﻫ تﺎﺑور ،ﺎﻫ ﻦﻴﺑرود ﺪﻨﻤـﺷﻮﻫيﺎﻫ يزﺎـﺑ ،

يﺎـﻫ

ﻪﻧﺎﻳار يا و دﻮﻤﻧهرﺎﺷا ...

ﺎﺗ.

نﻮﻨﻛ

ةﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدروﺺﻴﺨﺸﺗياﺮﺑ

ا صﺎﺨﺷ رد وﺮﻳوﺎﺼﺗ ﻮﺋﺪﻳو شور ﺖـﺳاهﺪﺷﻪﺋاراﻲﻔﻠﺘﺨﻣيﺎﻫ .

ﺶﻫوﮋﭘ ] 1 ﺷور[ ﻲ

ﻚـﻳردهﺮـﻬﭼيزﺎـﺳرﺎﻜﺷآياﺮـﺑرﺎﻛدﻮﺧ

ـﺳﺔـﻴﺣﺎﻧزاﻞﻜﺸـﺘﻣﺮﻳﻮﺼﺗ ﻮﺋﺪـﻳوردﻲﻳﻮﺋﺪـﻳوﺮﻳوﺎﺼـﺗردﺮ

ﺲﻧاﺮﻔﻨﻛ ﻪـﺋاراﺎﻫ هدﻮـﻤﻧ ﺖـﺳا . رد ﺶﻫوﮋـﭘ قﻮـﻓ ﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟازا

Watershed

ﻪﻌﻄﻗياﺮﺑ

ﺲﭙـﺳوهﺪـﺷهدﺎﻔﺘﺳاﻪﻴﺣﺎﻧيﺪﻨﺑ

ﺎـﺑ

زاهدﺎﻔﺘﺳا

ِﮓﻧرلﺪﻣ

ﻪﻌﻄﻗﻲﺣاﻮﻧيورزاهﺮﻬﭼﺔﻴﺣﺎﻧ،ﺖﺳﻮﭘ -

هﺪــﺷيﺪــﻨﺑ

، ﺖــﺳاهﺪــﻳدﺮﮔيزﺎــﺳرﺎﻜﺷآ رد .

ﻖــﻴﻘﺤﺗ ] 2 زا[

ِهﺎﮕﺘـﺳد

ِرادﺮـﺑ نﺎﺒﻴﺘﺸـﭘ (Support Vector Machine)

ياﺮـﺑ

ﻂﻴﺤﻣردهﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ

هدﺎﻔﺘـﺳاﻒﻠﺘﺨﻣيرﻮﻧﻂﻳاﺮﺷﺎﺑيﺎﻫ

ﺖﺳاهﺪﺷ رد .

ﺶﻫوﮋﭘ ] 3 ﻪﻘﺒﻃزا[ ةﺪـﻨﻨﻛيﺪـﻨﺑ AdaBoost

Gabor Fisher هدﺎﻔﺘـﺳاﺮﻳوﺎﺼـﺗردداﺮﻓاةﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗياﺮﺑ

ﺖـﺳاهﺪﻳدﺮﮔ ﻖـﻴﻘﺤﺗ.

] 4 [ يﺮﻴﮔدﺎـﻳﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟازا AdaBoost

ِشزﻮﻣآياﺮﺑ ﻲﮔﮋﻳو

يﺎـﻫ

هﺮـﻬﭼرددﻮـﺟﻮﻣ

هدﻮـﻤﻧهدﺎﻔﺘـﺳا و

ﻚﻤﻜﺑﺲﭙﺳ

ﻲﮔﮋﻳو يﺎﻫ قﻮﻓ و لﺎﻤﻋِا ﺮﺘﻠﻴﻓ Kalman ﻲﺑﺎـﻳدر

هﺮﻬﭼ

مﺎﺠﻧا ﺖﺳاﻪﺘﻓﺮﮔ .

رد ﺶﻫوﮋﭘ ] 5 [ ﺔﻧﺎﻣﺎﺳﻚﻳزا ﻲـﻨﺘﺒﻣ

ﺮﺑ

ِاﻲﻳﺎﻨﻴﺑﻦﻴﺑرود هدﺎﻔﺘـﺳاهﺮﻬﭼيﺪﻌﺑﻪﺳﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑﻮﻳﺮﺘﺳ

هﺪﺷ ﺖـﺳا .

ِﻖـﻤﻋتﺎـﻋﻼﻃازاشورﻦـﻳارد

زاهﺪـﻣآﺖـﺳﺪﺑ

ﻲﮔﮋﻳو ﺎﻫ ررﻮﻈﻨﻤﺑ د هدﺎﻔﺘﺳاﻲﺑﺎﻳ هﺪﻳدﺮﮔ

ﺖﺳا . ﻖـﻴﻘﺤﺗرد ]

6 [

ِداﺪﺴﻧاﺖﻟﺎﺣردهﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻚﻳ (Occlusion)

ﺖﺳاهﺪﺷﻪﺋاراﻲﻠﻛ .

ِاﻊﻳزﻮﺗزاﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻦﻳا

ِﮓﻧرلﺎﻤﺘﺣ

هﺮﻬﭼ

ﻦﻴﻤﺨﺗو

ِﺮﮔ ﻦﻴﮕﻧﺎﻴﻣلﺎﻘﺘﻧا (Mean Shift Estimator)

هدﺎﻔﺘﺳا

ﺖـﺳاهدﺮﻛ

. ﺶﻫوﮋـﭘرد ]

7 [ سوﺎـﻣﻚـﻳ (Mouse)

ﻲـﻨﻴﺑرود

ﺑ ﺑﻪﺳﻲﺑﺎﻳدرشورﻚﻤﻜ

ِيﺪﻌ ﺖﺳاهﺪﺷﻲﺣاﺮﻃهﺮﻬﭼ ﻦﻳارد.

ﺶﻫوﮋﭘ هرﺎﺷاﺖﻳاﺪﻫياﺮﺑﺮﺳﺖﻛﺮﺣزا سوﺎﻣﺮﮔ

هﺪﺷهدﺎﻔﺘﺳا

و زا ﺖﻛﺮﺣ ﺐَﻟ ﺎﻫ

ـﻟﺮﺘﻨﻛﺖـﻟﺎﺣﻪﺳ، ﻲ

سوﺎـﻣ ﻪـﺘﻓﺮﮔﺮـﻈﻧرد

هﺪــﺷ ﺪــﻧا ﻖــﻴﻘﺤﺗ. ] 8 لﺪــﻣزا[ لﺎــﻌﻓيﺎﻤﻴــﺳ (Active

Appearance Model) ﺖـﺳاهدﺮﻛهدﺎﻔﺘﺳاهﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑ

و ﺺﻴﺨﺸﺗ ﻲﺑﺎﻳدر

رﺎﻛدﻮﺧ ﻮﺋﺪﻳو رد داﺮﻓا ةﺮﻬﭼ

ﻴﻏ شور ﻚﻳ ﺎﺑ ﺣ ﺮ

ﻪﺑ ﺖﺒﺴﻧ سﺎﺴ

ﺮﺳ ﺶﺧﺮﭼ

يرﻮﻤﻴﺗﻲﻠﻋ

داﺮﻬﺑﺎﺿﺮﻴﻠﻋ

يرﻮﺒﺻاﺮﻴﻤﺳ

ﺪﺷراﻲﺳﺎﻨﺷرﺎﻛيﻮﺠﺸﻧاد قﺮﺑ

رﺎﻳدﺎﺘﺳا ﻲﺳﺪﻨﻬﻣهوﺮﮔ

قﺮﺑ ﻲﺳﺎﻨﺷرﺎﻛيﻮﺠﺸﻧاد قﺮﺑﺪﺷرا

ﺪﻜﺸﻧاد

ﺪﻫﺎﺷهﺎﮕﺸﻧاد،ﻲﻨﻓة

ﺪﻜﺸﻧاد ة ﻲﻨﻓ دازآهﺎﮕﺸﻧاد ﺪﻫﺎﺷهﺎﮕﺸﻧاد،

، ناﺮﻬﺗتﺎﻘﻴﻘﺤﺗومﻮﻠﻋﺪﺣاو

[email protected]

(2)

ﺪﻧاﻮﺘﺑﺎﺗ

ﺳﺶﺧﺮﭼ دﺮﻴﮕﺑﺮﻈﻧردارﺮ

.

ﺮﻫﻪﭼﺮﮔا ﻚﻳ

زا شورﻦﻳا ﺎﻫ ﻲﻳﺎﻳاﺰﻣ ﺪﻧراد ﺎﻣا، ﻣياراد ﻲﺒﻳﺎـﻌ

ﻪﻛﺪﻨﺘﺴﻫﺰﻴﻧ دوﺪﺤﻣﺚﻋﺎﺑ

ﻳ ﺖ ﻲﻣﺎﻬﻧآيﺎﻫدﺮﺑرﺎﻛ ددﺮﮔ

. ًﻼﺜـﻣ

ﺮﺘﺸﻴﺑ ور ش

هﺪﺷحﺮﻄﻣيﺎﻫ

ﺔﻴﻟواﻞﺤﻣندﺮﻛاﺪﻴﭘرد

هﺮـﻬﭼ و

ﺪﻨﺘﺴﻫﻞﻜﺸﻣيارادرﺎﻛدﻮﺧمﺎﻤﺗترﻮﺼﺑنآةزاﺪﻧا شور.

يﺎﻫ

،هﺮﻬﭼيﺪﻌﺑﻪﺳﻲﺑﺎﻳدر

ﺰﻴﻧ

ﻞـﺒﻗﻪﻛﺪﻧرادزﺎﻴﻧﻦﻴﺑرودﺪﻨﭼﻪﺑ

ﻲﺑﺎﻳدرزا ﺪﻳﺎﺑ ﻦﻴﺑرود ﻢﻴﻈﻨﺗﺎﻫ (Calibration)

ﺪﻧﻮﺷ ﻦﻴﻨﭽﻤﻫ .

رد شور ﻪﻛﻲﻳﺎﻫ هﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑ ﻳوبﺎﺨﺘﻧازا

ﮋ هدﺎﻔﺘـﺳاﻲﮔ

ﻲﻣ ﻨﻳﺎﻤﻧ ﺪ،

نﻮﭼ

طﺎﻘﻧ ﻲﮔﮋﻳو

ﻲﺑﺎـﻳدرﻢـﻫزاﻞﻘﺘﺴﻣترﻮﺻﻪﺑ

ﻲﻣ ﻧدﺮﮔ ﺪ ، ﻲـﻤﻧهراﻮـﻤﻫ ﻲﻣﺎـﻤﺗياﺮـﺑارﻲـﻘﻴﺒﻄﺗطﺎـﻘﻧناﻮـﺗ

ﻲﮔﮋﻳو ﺎﻫ

دﻮـﻤﻧاﺪﻴﭘﺐﺳﺎﻨﻣﺖﻗدﺎﺑوﻲﺘﺳردﻪﺑ اﺮـﻳز؛

ﺖـﻛﺮﺣ

ﻲﮔﮋﻳو

ِيﺎﻫ ﭼ ﻪﺑهﺮﻬ ِعﻮـﻧود ـﺻتﺎـﻛﺮﺣ وﺶﺧﺮـﭼﺪـﻨﻧﺎﻣﺐﻠ

ﺖﻛﺮﺣ

ﻟﺎﻘﺘﻧا ﺮﺳﻲ ِﺮﻴﻏتﺎﻛﺮﺣو ـﺻ

ﺮـﻴﻈﻧﺐﻠ ﺖـﻛﺮﺣ

ـﭼ

،ﻢﺸ

ﺖﻛﺮﺣ

وﺮﺑَا

نﺎﻫدنﺪﺷﻪﺘﺴﺑوزﺎﺑ، و

ﺮﻴﻴﻐﺗﺎﻳ هﺮـﻬﭼيﺎﻤﻴـﺳ

،

ﻲﻣﻢﻴﺴﻘﺗ ﻮﺷ

ﻧﺪ ﺲﭘ.

ترﻮﺼـﺑهﺮـﻬﭼﺖـﻛﺮﺣﻪـﻛيدراﻮـﻣرد

،ﺪﺷﺎﺑﺐﻠﺻ ﻲﮔﮋﻳو

ﺎﻫ

وهدﻮـﻤﻧﺖـﻴﻌﺒﺗﻲـﺘﻛﺮﺣيﻮـﮕﻟاﻚﻳزا

ﻲﻣ ناﻮﺗ شورزا ﺮﺑﻲﻨﺘﺒﻣيﺎﻫ

ِلﺪﻣ ﺖﻛﺮﺣ ] 9 [ ﺢﻴﺤﺼـﺗياﺮﺑ

ﻲﺑﺎﻳدرﺖﻗد ا

دﻮﻤﻧهدﺎﻔﺘﺳ .

ﺎﻣا رد ﻲﺗﻻﺎﺣ ﻢﻫﻪﻛ

ـﺻﺖﻛﺮﺣ

ﺐﻠ

ِﺮﻴﻏﺖﻛﺮﺣﻢﻫو

ﺻ

ﺮﻬﭼردﺐﻠ

ه ﺪﺷﺎﺑﻪﺘﺷاددﻮﺟو

، ﻲـﻤﻧ ناﻮـﺗ

ِﻞﻛ هﺮﻬﭼﺖﻛﺮﺣ ﺎﺑار

ِلﺪﻣﻚﻳ صﺎﺧ دزﻦﻴﻤﺨﺗ .

ﻲﺷورﻪﺋاراﻪﻟﺎﻘﻣﻦﻳاردﺎﻣﺖﻟﺎﺳر ﺪﻣآرﺎﻛ

ﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑ رﺎﻛدﻮﺧ

ﺮﻬﭼ ه

ﺖﺳا

ﻪﻛ ردﺎﻗ ﻞﺣﻪﺑ ذﻞﺋﺎﺴﻣ

ﻲﺑﺎـﻳدردرﻮـﻣردهﺪـﺷﺮﻛ

هﺮﻬﭼ

ﺪﺷﺎﺑ . ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا ﻲﺑﺎﻳدر ﺮﻌﻣ ﻲـﻓ ﻦـﻳاياﺮـﺑهﺪـﺷ دﻮﺼـﻘﻣ

ﺮﺑﻲﻨﺘﺒﻣ ﻖﻴﻔﻠﺗ ﺶـﻣ

ﻞﻜـﺷيﺎـﻫ

ِﺮﻳﺬـﭘ يﺪـﻌﺑود ]

10 ، 11 و[

ﻲﮔﮋﻳو ﻖﻴﺒﻄﺗشور ]

12 ﺖﺳا[ .

ﺮـﺑهوﻼـﻋهﺪﺷﻪﺋاراشوررد

ﺖﻋﺮـﺳوﺖـﻗدﺪـﻨﻧﺎﻣ،ﻪﺼﺨﺸﻣﻖﻴﺒﻄﺗشوريﺎﻳاﺰﻣزاﻪﻜﻨﻳا

ﻲﻣهﺮﻬﺑﺐﺳﺎﻨﻣ

ﺶـﻣرﺎﺘﺧﺎـﺳردهﺮﻬﭼﺔﺼﺨﺸﻣطﺎﻘﻧ،ﻢﻳﺮﻴﮔ

ﻲـﻤﻧﻲﺑﺎﻳدرﻢﻫزاﻞﻘﺘﺴﻣترﻮﺼﺑ ـﺷ

ياﺰـﺟاردﺖـﻛﺮﺣوﺪﻧﻮ

ﺖﺳاﻲﺑﺎﻳدرﻞﺑﺎﻗهﺮﻬﭼﻒﻠﺘﺨﻣ .

ﻪﻟﺎﻘﻣرﺎﺘﺧﺎﺳ ﺖﺳاترﻮﺻﻦﻳﺪﺑهﺪﺷﻪﺋارا

:

مودﺶﺨﺑرد

ﻊﺟار

ﺚﺤﺑيدﺎﻬﻨﺸﻴﭘﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻪﺑ

هدﺮﻛ ﻢﻳا و؛

ﺶﺨﺑﺮﻳزرد

،نآيﺎـﻫ

ﺐﻴﺗﺮﺗﻪﺑ شورةرﺎﺑرد

ﻲﺑﺎـﻳدروهﺮـﻬﭼﺺﻴﺨﺸـﺗ

نآ ﺖﺒﺤـﺻ

هﺪﺷ ﺖﺳا .

مﻮﺳﺶﺨﺑردﻲﺑﺮﺠﺗﺞﻳﺎﺘﻧ

هﺪـﻣآ ﺖـﺳا .

ﺶـﺨﺑرد

ﻪــﺠﻴﺘﻧﻚــﻳ،مرﺎــﻬﭼ وﻪــﺘﻓﺮﮔمﺎــﺠﻧايﺎــﻫرﺎﻛزاﻲــﻠﻛيﺮــﻴﮔ

ﻪﺋاراﻲﺗآيﺎﻫرﺎﻜﻫار ﺖﺳاهﺪﻳدﺮﮔ

. 2

ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا - يدﺎﻬﻨﺸﻴﭘ

ﻚـﺗاﺪﺘﺑا،هﺪﺷﻪﺋاراشوررد

ِﺮﻳﻮﺼـﺗ (Frame) ِﺮﻓﺎـﺑزاارﻪـﻴﻟوا

(Buffer)

ﺖﻓﺎﻳرديدوروﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳوﺎﺼﺗ

هدﺮﻛ و هﺮـﻬﭼﺔﻴﺣﺎﻧ

رد نآ ﻲـﻣيزﺎﺳرﺎﻜﺷآ ددﺮـﮔ

ﺲﭙـﺳ . ﺨﺘـﺳاشورﻚـﻤﻜﺑ جاﺮ

ﻲﮔﮋﻳو

،KLT طﺎﻘﻧ ﻲﮔﮋﻳو ﺔﻴﺣﺎﻧردﻪﻗﻼﻋدرﻮﻣ هﺮﻬﭼ

بﺎـﺨﺘﻧا

ﺖﺳاهﺪﺷ ]

13 .[

طﺎﻘﻧزا،ﺪﻌﺑمﺎﮔرد ﻲﮔﮋﻳو

هﺪﺷجاﺮﺨﺘﺳا ﻪـﺑ

وهدﻮﻤﻧهدﺎﻔﺘﺳاﺶﻣسﻮﺋرناﻮﻨﻋ

ﻚـﻤﻜﺑ ﺚـﻠﺜﻣشور يزﺎـﺳ

Delaunay

، ﻪﻴﻟواﺶﻣ يورﺮﺑ

ِﺢﻄﺳ هﺮـﻬﭼ ﻲـﻣﻦﻴـﻴﻌﺗ ددﺮـﮔ

] 14 ﻚﺗرد .[

ﺎـﻨﺘﻣﻲﻘﻴﺒﻄﺗطﺎﻘﻧاﺪﺘﺑامودﺮﻳﻮﺼﺗ سﻮـﺋرﺎـﺑﺮﻇ

ﻲﻣارﺶﻣ

ﻢﻴﺑﺎﻳ

؛ يﺪﻳﺪﺟيژﺮﻧاﻊﺑاﻮﺗﺲﭙﺳ

ﻒـﻳﺮﻌﺗﺶﻣياﺮﺑ

ﻲﻣ ﻢﻴﻨﻛ . يژﺮﻧاﻦﻳاﺎﻣ ﻪﻧﻮﮕﺑارﺎﻫ

يا هدادﻂﺴﺑ ﻢﻳا دﻪﻛ ﺮﻫيارا

نﺎﺴـﺸﻛوﺐﻠـﺻﻲـﻜﻳﺰﻴﻓﺖﻴـﺻﺎﺧود

(Rigid and Elastic)

ياﺮﺑ هﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدر ﻨﺷﺎﺑ

ﺪ يژﺮﻧاﻦﻳا . ﺎﻫ

رد،ﻲـﻘﻴﺒﻄﺗطﺎﻘﻧياﺮﺑ

ﻲﮕﻳﺎﺴﻤﻫﻚﻳ ﺺﺨﺸﻣ

ﻪﺒـﺳﺎﺤﻣ، ﻲـﻣ

دﺮﮔ ـﻧ ﺪ . ﺪـﻌﺑﻪـﻠﺣﺮﻣرد

ﻚﻤﻜﺑ ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻚﻳ ﻪـﻨﻴﻬﺑ

نزوعﻮـﻤﺠﻣ،يزﺎـﺳ يژﺮـﻧاراد

ﺎـﻫ

ﻲﻣﻪﻨﻴﻤﻛ ﺪﻧﻮﺷ

.

ﻚﺗردﺪﻧورﻦﻳا

ﺼﺗ ﺮﻳوﺎ ﻲﺑﺎﻳدرﺎﺑيﺪﻌﺑ هﺮـﻬﭼ

ﻲﻣﻪﻣادا ﺪﺑﺎﻳ .

ﻞﻜﺷ

1

ﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟاﻲـﺷدﺮﮔرادﻮﻤﻧ

اريدﺎﻬﻨﺸـﻴﭘ

نﺎﺸﻧ ﻲﻣ ﺪﻫد .

ﻞﻜﺷ 1 ﻲﺷدﺮﮔرادﻮﻤﻧ : يدﺎﻬﻨﺸﻴﭘﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا

ياﺮﺑ ﻲﺑﺎﻳدر ﻬﭼ هﺮ .

(3)

2 - 1 هﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ -

ياﺮﺑ هﺮـﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ زا

ﻚـﻳ ﻪـﻘﺒﻃ ﺪـﻨﻨﻛيﺪـﻨﺑ ة

AdaBoost

يرﺎﺸﺑآ (Cascade) ﻲـﮔﮋﻳوﻚﻤﻜﺑ

يﺎـﻫ Haar-Like هدﺎﻔﺘـﺳا

ﺖﺳاهﺪﺷ .

ﻪﻘﺒﻃﻚﻳاﺪﺘﺑاشورﻦﻳارد ﺪﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ

ة

ﺔﻘﺒﻃﺪﻨﭼ

يرﺎﺸﺑآ ﺎﺑار 250 ﻲﻣشزﻮﻣآﻮﮕﻟا ﻢﻴﻫد

.

ﺮﻳوﺎﺼـﺗﻞﻣﺎـﺷﺎﻫﻮﮕﻟا

هﺮﻬﭼ ِﺮﻴﻏﺮﻳوﺎﺼﺗ و هﺮﻬﭼ

اﺎﺑ دﺎﻌﺑ ﻳ نﺎﺴـﻜ 20

× 20 ﻲـﻣ ﺪﻨـﺷﺎﺑ .

ِﺮﻴﻏﺮﻳوﺎﺼﺗ

ﻲﻣهﺮﻬﭼ

ﺪﻨﺷﺎﺑﻲﻫاﻮﺨﻟدﺮﻳﻮﺼﺗﺮﻫﺪﻨﻧاﻮﺗ .

زاﺲـﭘ

شزﻮﻣآ ﻪﻘﺒﻃ هﺪـﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ ندﺮـﻛاﺪـﻴﭘياﺮـﺑ،

هﺮـﻬﭼ

، هﺮـﺠﻨﭘ

ﻮﺠﺘﺴﺟ سﺎـﻴﻘﻣﺎـﺑ

ﺪـﻨﭼيﺎـﻫ

ﻪـﻧﺎﮔ

، ﻞﺴـﻜﻴﭘﻲﻣﺎـﻤﺗرد ِيﺎـﻫ

(Pixels) ﻚﺗ ﻪﻴﻟواﺮﻳﻮﺼﺗ

هدادﺖﻛﺮﺣ

ﻲﻣ دﻮﺷ . ـﺑ،ﻞﺴـﻜﻴﭘﺮﻫ ﺎ

ﻪﺟﻮﺗ ﻪﺑ ﻞﺴﻜﻴﭘداﺪﻌﺗ يﺎﻫ

نورد ِﻒـﻠﺘﺨﻣﻲﺣاﻮﻧ ﺮـﻳز

،هﺮـﺠﻨﭘ

ﻪﻘﺒﻃﻂﺳﻮﺗ

سﻼـﻛودﻪـﺑهﺪـﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ

هﺮـﻬﭼ ِﺮـﻴﻏو هﺮـﻬﭼ

ﻲﻣﻢﻴﺴﻘﺗ ددﺮﮔ

. ﻮﺠﺘﺴﺟةﺮﺠﻨﭘرﺎﺘﺧﺎﺳ ﻞﻜﺸﺘﻣ

ﻲﮔﮋﻳو زا يﺎﻫ

ﻲﻠﺻا Haar-Like ]

15 [ ﺘﻓﺎﻳدﻮﺒﻬﺑو نآﺔ

] 16 ﻲﻣ [ ﺪـﺷﺎﺑ . ﻦـﻳا

هﺮﺠﻨﭘ ﺎﻫ ﻞﻜﺷرد 2

هﺪﺷهدادنﺎﺸﻧ

ﺪﻧا .

ﻪـﻛﺖـﺳاﺮﻛذﻪﺑمزﻻ

رﺎﻜﺷآ

يزﺎﺳ

ﺮﻬﭼ ه

ردرﺎﺑﻚﻳياﺮﺑﻂﻘﻓ

ﻚﺗ ﻪـﻴﻟواﺮﻳﻮﺼﺗ مﺎـﺠﻧا

ﻲﻣ دﺮﻴﮔ .

ﻞﻜﺷ 2 ﻲﮔﮋﻳو : يﺎﻫ

Haar-Like

زاﺐﻴﺗﺮﺘﺑﺮﻳوﺎﺼﺗ . ﻒﻳدر

ﻦﻴﻳﺎﭘﻪﺑﻻﺎﺑ

زاﺪﻨﺗرﺎﺒﻋ ﻲﮔﮋﻳو : ﺰﻛﺮﻣلﻮﺣوﻂﺧ،ﻪﺒﻟيﺎﻫ ﻪﺷﻮﮔ)

.(

2 - 2 هﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدر -

ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا ﺸﻴﭘ هﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدرياﺮﺑﺎﻣيدﺎﻬﻨ زا

ﻪﺳ ﻲﻠـﺻاﺔﻠﺣﺮﻣ

،

ﻲﻘﻴﺒﻄﺗطﺎﻘﻧﻦﺘﻓﺎﻳﻞﻣﺎﺷ ،

ﺒﺳﺎﺤﻣ ﺔ يژﺮﻧا ﺶﻣيﺎﻫ ﻪـﻨﻴﻤﻛو

-

يژﺮﻧاﻊﺑاﻮﺗيزﺎﺳ ﺖﺳاهﺪﺷﻞﻴﻜﺸﺗ

.

ياﺮﺑ زاﻲـﻘﻴﺒﻄﺗطﺎـﻘﻧﻦﺘﻓﺎﻳ ﺔـﺘﻓﺎﻳدﻮـﺒﻬﺑﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟا

Lucas-

Kanade هدﺎﻔﺘﺳا هدﺮﻛ ﻢـﻳا ] 17 ﻪـﻛ [ ﺮـﺑﻲـﻨﺘﺒﻣ هدﺎـﻴﭘ

يزﺎـﺳ

ﻒﻠﺘﺨﻣحﻮﻄﺳردﻲﻣﺮِﻫ

ﺖﺳا . ﺎـﺑﻲـﻘﻴﺒﻄﺗطﺎﻘﻧ،هﻮﻴﺷﻦﻳارد

ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣﻞﺴﻜﻴﭘﺮﻳزِﺪﺣردِﺖﻗد ﻧدﺮﮔ

ﺪ . رد رﻮﻛﺬـﻣشور زا

نزوتﺎــﻌﺑﺮﻣﻞﻗاﺪــﺣ راد

(Weighted Least Square) ياﺮــﺑ

ﻲﻣهدﺎﻔﺘﺳاﺖﻛﺮﺣيﺎﻫرادﺮﺑﻪﺒﺳﺎﺤﻣ دﻮﺷ

. ﺖﻛﺮﺣرادﺮﺑ ﺎـﺑ v

ﻪﻨﻴﻤﻛ ﻲﻣﺖﺳﺪﺑﺮﻳزﺔﻄﺑاريزﺎﺳ ﺪﻳآ

:

) 1

[ ]

² (

2( ) ( , ) ( , )

∑

∈Ω

+

⋅

∇

X

t X t I t X I X

W v

نآردﻪــﻛ )

(X نزورادﺮــﺑ W

،ﻲــﻫد It

ردﻲﻳﺎﻨــﺷورتﺪــﺷ

ﻲﻧﺎﻣزيﺎﺘﺳار و t

∇I

ﻲـﻣﻲﻳﺎﻨـﺷورتﺪـﺷنﺎـﻳداﺮﮔ ﺪـﺷﺎﺑ

.

ًﻻﻮـﻤﻌﻣﻚـﭼﻮﻛﻲﮕﻳﺎﺴﻤﻫﻚﻳزايﺰﻛﺮﻣﻪﻄﻘﻧ ردنزوراﺪﻘﻣ

ﻲﻣﻪﺘﻓﺮﮔﺮﻈﻧردﺮﮕﻳدطﺎﻘﻧزاﺮﺘﺸﻴﺑ دﻮﺷ

.

يژﺮﻧا ﺎﻫ ار

ﻌﺗﺶﻣردﻒﻠﺘﺨﻣﻞﻜﺷودﻪﺑ

ﻒﻳﺮ

هدﻮﻤﻧ ﻢﻳا ﻪـﺑﻪﻛ

يژﺮﻧاﺎﻬﻧآ يژﺮﻧاوﻲﻠﺧاديﺎﻫ

ﻲﻣﻲﺟرﺎﺧيﺎﻫ ﻢﻴﻳﻮـﮔ

يژﺮـﻧا . -

رﺎﺘﺧﺎﺳﺶﻣﻪﺑﻲﻠﺧاديﺎﻫ

ﻲﺳﺪﻨﻫ ﻲـﻣ يژﺮـﻧاوﺪـﻨﻫد

يﺎـﻫ

ﻪﺼـﺨﺸﻣﺖﻤﺳﻪﺑارهﺮﮔطﺎﻘﻧﻲﺟرﺎﺧ ِيﻮـﻗيﺎـﻫ

رددﻮـﺟﻮﻣ

ﺮﻳﻮﺼﺗ ﻣ، ﻪﺷﻮﮔﺪﻨﻧﺎ ﺎﻫ

، بﺬـﺟ ﻲـﻣ ﺪـﻨﻨﻛ . لوﺪـﺟرد 1

ياﺰـﺟا

رﺎﺘﺧﺎﺳ يﺪﻌﺑودِﻲﺜﻠﺜﻣِﺶﻣ درﻮﻣ

ﻒﻳﺮﻌﺗارهدﺎﻔﺘﺳا ﺖﺳاهﺪﺷ

ﺒﺳﺎﺤﻣردﺎﻬﻧآزاﻪﻛ ﺔ

ﻊﺑاﻮﺗ يژﺮﻧا ﺶﻣ هدﺎﻔﺘﺳا ﺪﺷﺪﻫاﻮﺧ .

ـﻄﺑارزاهدﺎﻔﺘﺳاﺎﺑﺶﻣرﺎﺘﺧﺎﺳردﻂﺧﺮﻫياﺮﺑﻲﻠﺧاديژﺮﻧا ﺔ

ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣﺮﻳز ددﺮﮔ

:

) 2 ) (

( )

( _cur

cur

int L x L y

E =λ +λ

ﻪﻛ )

cur(x و L )

cur(y ﻪﻔﻟﺆﻣ L يﺎﻫ و x ﺶﻣطﻮﻄﺧلﻮﻃ y

ﻚﺗرد ﺪﻨﺘﺴﻫﻲﻠﻌﻓﺮﻳﻮﺼﺗ .

راﺪﻘﻣ ﺎﺑ λ ﻪـﻄﺑارزاهدﺎﻔﺘـﺳا )

3 (

ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣ ددﺮﮔ

.

) 3

⎟⎟ (

⎠

⎞

⎜⎜⎝

⎛ −

=

cur Line

cur pre

L L L λ α

Lpre

و Lcur

ﻚﺗردﺶﻣطﻮﻄﺧلﻮﻃﺐﻴﺗﺮﺘﺑ ﺮﻳﻮﺼﺗ

وﻲـﻠﺒﻗ

ﻲﻣﻲﻠﻌﻓ ﺪﻨﺷﺎﺑ . ﺮﺘﻣارﺎﭘ αLine

يژﺮـﻧاﺮﻴﺛﺄـﺗﻪﻛﺖﺳاﻲﺒﻳﺮﺿ -

ﻲﻣنﺎﺸﻧارهﺪﺷلﺎﻤﻋايﺎﻫ ﺪﻫد

. ﻲـﻠﺧاديژﺮﻧا ار

ﺮـﮔياﺮـﺑ ة

ﺑﻂـﺧﺮـﻫﺪﺼﻘﻣوأﺪﺒﻣ

ﻪـﺑﺐـﻴﺗﺮﺘ ﻂـﺑاورترﻮـﺻ

ﺮـﻳز نﺎـﻴﺑ

ﻲﻣ ﻢﻴﻨﻛ :

) 4

int (

org(i) E

E =−

) 5

int (

dst(i) E

E =+

لوﺪﺟ 1 ﻲﺜﻠﺜﻣِيﺪﻌﺑودِﺶﻣرﺎﺘﺧﺎﺳياﺰﺟا : .

ﺮﺘﻣارﺎﭘ ﻒﻴﺻﻮﺗ

{ ₀^, ₁^,..., −₁}

= _N

N v v v (ﺎﻫهﺮﮔ)_ﺶﻣ_سﻮﺋر_ﻞﻛ_{داﺪﻌﺗ}

{₀, ₁,..., ₋₁}

= e e e_L

L (طﻮﻄﺧ)ﺶﻣﺮﺻﺎﻨﻋﻞﻛداﺪﻌﺗ

T i i i=[x,y]

v مُاi سأر

L e

e_j=[v_org,v_dst]^T, _j∈ _مُا j ﺮﺼﻨﻋ

{ } ^N

N _n _i

i= v v v ₋ v ∈

v ₀, ₁,..., ₁, مُاi سأرﺔﻳﺎﺴﻤﻫيﺎﻫهﺮﮔ

(4)

ﺑاورزاهدﺎﻔﺘﺳاﺎﺑ،ﻲﻠﺧاديژﺮﻧاﻒﻳﺮﻌﺗهﻮﺤﻧ ﻪـﺑ،هﺪـﺷنﺎـﻴﺑﻂ

وﺐﻠﺻرﺎﺘﺧﺎﺳﻚﻳﺶﻣ نﺎﺴﺸﻛ

ﻲﻣ ﺪﺸﺨﺑ .

ﻲﻣﺮﻳﻮﺼﺗدﻮﺧتﺎﻋﻼﻃازاﻲﺷﺎﻧﻲﺟرﺎﺧيژﺮﻧاﻊﺑﺎﺗ وﺪﺷﺎﺑ

نآ

ار ﺑهﺮﮔﺮﻫياﺮﺑ رﻮﺼ

ﻄﺑارت ﺔ ﺮﻳز ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣ ﻢﻴﻳﺎﻤﻧ

:

) 6

⎟ (

⎠

⎜ ⎞

⎝ + ⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝

= ⎛ −

r d S r

y r d

d S r

x d

E_ext ( ) _FM ( ) _FM

نآردﻪﻛ )

d(x و ) (y ﻪﻔﻟﺆﻣ d يﺎﻫ و x ﻪﻠـﺻﺎﻓﻪﺑطﻮﺑﺮﻣ y

ﻚﺗردﻪﻗﻼﻋدرﻮﻣطﺎﻘﻧﻦﻴﺑ

ردﻲـﻘﻴﺒﻄﺗطﺎـﻘﻧوﻲـﻠﺒﻗﺮﻳﻮﺼﺗ

ﻚﺗ ﻓﺮﻳﻮﺼﺗ

ﻲـﻣﻲﻠﻌ

ﺪﻨـﺷﺎﺑ . راﺪـﻘﻣ r

ـﻴﺣﺎﻧعﺎﻌـﺷ ﺔ

ﻮﺠﺘﺴـﺟ

ﻲﻣ ﺪﺷﺎﺑ

FM . S

ﻲﻣﺖﻫﺎﺒﺷرﺎﻴﻌﻣ زﺎﺑﻪﺑﻪﻛﺪﺷﺎﺑ

[ ]

0,1 ة ﺖﺷﺎﮕﻧ

ﺖﺳاﻪﺘﻓﺎﻳ رﺎﻴﻌﻣﻦﻳا .

زاﺖﺳاترﺎﺒﻋ :

) 7 2 (

corr 1

FM

=F + S

Fcorr

ﻲﮕﺘﺴﺒﻤﻫ ﻞﺑﺎﻘﺘﻣ

لﺎﻣﺮﻧ

ﻚـﺗودﻦﻴﺑةﺪﺷيزﺎﺳ ﺮﻳﻮﺼـﺗ

ﺖﺳاﻲﻟاﻮﺘﻣ ياﺮﺑ.

ﻲﺳوﺪﻴﻠﻗاﻪﻠﺻﺎﻓ ﺰﻴﻧ d

ﻢﻳراد :

) 8

cur (

pre v

v N

N

d= −

ﺑ يژﺮﻧاﻪﺒﺳﺎﺤﻣزاﺪﻌ

ارهﺮـﮔﺮـﻫيژﺮـﻧا،ﻲﺟرﺎﺧوﻲﻠﺧاديﺎﻫ

ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣ ﻢﻴﻨﻛ

.

ردهﺮﮔﺮﻫياﺮﺑيژﺮﻧا

رﺎﺘﺧﺎـﺳ

ﺶـﻣ

ﻦﻳﺪـﺑ

ﻲﻣﻒﻳﺮﻌﺗﻪﻧﻮﮔ ددﺮﮔ

:.

) 9

( )

(

∑

⁻

=

+

=

1

0

ext int

node() ( ) ( )

n

k

k E k E k

i

E β

هﺮﮔﻞﻛداﺪﻌﺗ n هﺮﮔﻚﻳﻲﮕﻳﺎﺴﻤﻫرديﺎﻫ

ﻲﻣ ﺪﺷﺎﺑ يژﺮﻧا.

نزو ﺐﻴﻛﺮﺗ زا ﻊﻗاو رد هﺮﮔ ﺮﻫ ﻞﻛ يژﺮﻧا راد

ﺮﻫ يور يﺎﻫ

ﻲﻣ ﺖﺳﺪﺑ هﺮﮔ ﺪﻳآ

ﺐﻳﺮﺿ . βk

نزو ياﺮﺑ يژﺮﻧا ﻪﺑ ﻲﻫد ﺎﻫ

ﻲﻣ ﻪﻄﺑارزاهدﺎﻔﺘﺳاﺎﺑوﺪﺷﺎﺑ ﺮﻳز

ﻲﻣﻪﺒﺳﺎﺤﻣ ددﺮﮔ

:

) 10 (

∑

⁻

=

−

= ₁

0

1 n

k k k k

D β D

Dk

ﻠﺻﺎﻓ ﺔ ﻦﻴﺑﻲﺳوﺪﻴﻠﻗا ﺮﻫ

هﺮﮔ هﺮﮔﺎﺑ روﺎﺠﻣيﺎﻫ ش

ﺖﺳا .

لﺎﺣ ﺶﻣﻞﻛيژﺮﻧا ﻲﻣنﺎﻴﺑﺮﻳزﻞﻜﺷﻪﺑار

ﻢﻴﻨﻛ :

) 11

∑

⁻ (

=

1

0 node

mesh ()

N

i

i E E

ﻪﻨﻴﻤﻛياﺮﺑ يژﺮﻧايزﺎﺳ

راﺮـﻜﺗﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟازاﺶـﻣيﺎﻫ Greedy

دﺎﻔﺘﺳا

ﺖﺳاهﺪﺷه

] 18 رد .[

شور قﻮﻓ

راﺪـﻘﻣﻪـﻠﺣﺮﻣﺮـﻫرد

ﺖﺳﺪﺑﻲﻠﺤﻣﺔﻨﻴﻤﻛ هﺪﻣآ

ﺲﭙﺳو

ِراﺮﻜﺗداﺪﻌﺗﻚﻳﺎﺑ ﻪﺑ،ﻦﻴﻌﻣ

ﻨﻴﻤﻛراﺪﻘﻣ ﺔ

ﻲﻣﻲﻣﻮﻤﻋ ﻢﻴﺳر

.

قﻮـﻓشورزاﺎﻣةدﺎﻔﺘﺳاﻞﻴﻟد

،

ﺖﺳانآياﺮﺟايﻻﺎﺑﺖﻋﺮﺳ .

رد ﺮﻫنﺎﻳﺎﭘ رﺎﺑ ﻪﻨﻴﻤﻛﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا -

،يزﺎﺳ ياﺰﺟا ﻪﺑارﺶﻣ زور هدﺮﻛ

اﺖـﻟﺎﺣناﻮﻨﻌﺑو ياﺮـﺑﻪـﻴﻟو

ﻚﺗ ﺼﺗ وﺎ

ﺑﺮﻳ ﻲﻣﺮﻈﻧرديﺪﻌ ﻢﻳﺮﻴﮔ

.

3 ﺞﻳﺎﺘﻧ - ﻲﺑﺮﺠﺗ

ﻂﻴﺤﻣرديدﺎﻬﻨﺸﻴﭘﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا Microsoft Visual C++ 6.0

ﺮﺑ

مﻮـﻴﺘﻨِﭘﻲﺼﺨﺷﻪﻧﺎﻳارﻚﻳيور ﺎـﺑIV

CPU 3.2GHz ،ﻞـﺘﻨﻳا

1024MB RAM

ِﺖـﺤﺗو ﻞـﻣﺎﻋﺔﻧﺎﻣﺎـﺳ WindowsXP 2002

ﺪﺷاﺮﺟا .

ﻛﻦﻴﺑرودﻚﻳزاهدﺎﻔﺘﺳاﺎﺑﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳوﺎﺼﺗ يﺮﺗﻮﻴﭙﻣﺎ

WebCam) SHARP(

حﻮــﺿوﺎــﺑ 1.3MPixel

زاﺪــﻧاو ة ﻚــﺗ -

يﺎﻫﺮﻳﻮﺼﺗ 240×320 Pixel/Frame

ﺖـﺳاهﺪـﺷﻪـﺘﻓﺮﮔ .

خﺮـﻧ

ﻚﺗ ﺰﻴﻧﺎﻫﺮﻳﻮﺼﺗ ﺮﺑاﺮﺑ

20 ﺰﺗﺮﻫ ﻲﻣ ﺪﺷﺎﺑ . ﺎـﺑارﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا ﻦﻳﺪـﻨﭼ

ﺔﻧﻮﻤﻧ

ﺲـﭘردصﺎﺨـﺷازاﻲﻳﻮﺋﺪـﻳو ﻪـﻨﻴﻣز

هﺪـﻴﭽﻴﭘيﺎـﻫ

و رد

ﺣ تﻻﺎ ﺳﺶﺧﺮﭼﻒﻠﺘﺨﻣ ﺮ

ﻢﻳدادراﺮﻗﺶﻳﺎﻣزآدرﻮﻣ .

ﻞﻜـﺷرد

ﺞﻳﺎﺘﻧ3

ِلﺎﻤﻋِا ﻢﺘﻳرﻮﮕﻟا

ﻚﺗﺪﻨﭼيورﺮﺑهﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ ﺮﻳﻮﺼﺗ

ﺖﺳاهﺪﺷهدادنﺎﺸﻧﻪﻴﻟوا .

ﺮﺳﺶﺧﺮﭼﻪﺑﺖﺒﺴﻧﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻦﻳا

دوﺪﺣﺎﺗ 30 ﻲﻣﻦﺌﻤﻄﻣﻪﺟرد ﺪﺷﺎﺑ

.

ﻪـﻘﺒﻃشزادﺮـﭘﺖﻋﺮـﺳ -

دوﺪﺣيرﺎﺸﺑآةﺪﻨﻨﻛيﺪﻨﺑ

ﻚﺗ15

ﺖـﺳاﻪـﻴﻧﺎﺛردﺮﻳﻮﺼﺗ .

رد

لوﺪﺟ

2 ﺺﻴﺨﺸـﺗﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﺶﻳﺎﻣزآﺞﻳﺎﺘﻧ هﺮـﻬﭼ

ياﺮـﺑ ﻚـﺗ -

ﺖـﺳاهﺪـﺷهدادنﺎﺸـﻧﻒـﻠﺘﺨﻣتﻻﺎﺣرديدوروﺮﻳوﺎﺼﺗ رد .

ﻞﻜﺷ

5 ﺰﻴﻧ

ﻲﺑﺎﻳدريدﺎﻬﻨﺸﻴﭘﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﺞﻳﺎﺘﻧ

ﺔـﻧﻮﻤﻧﺪﻨﭼياﺮﺑ

ﻲﻳﻮﺋوﺪﻳو ﻲﻣهﺪﻳد دﻮﺷ .

ﻞﻜﺷ 3 ﺞﻳﺎﺘﻧ : هﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗ ﻚﺗرد

ﻪﻴﻟواﺮﻳﻮﺼﺗ ﻲﻀﻴﺑﺎﺑنآﻦﻴﻤﺨﺗو .

ﺧﻦﻴـﻌﺗياﺮـﺑرﺎـﻴﻌﻣﻚﻳ،قﻮﻓﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻲﺑﺎﻳزرارﻮﻈﻨﻤﺑ

يﺎـﻄ

ﻲﺑﺎﻳدر هﺮﻬﭼ هدﺮﻛﻒﻳﺮﻌﺗ ﻢﻳا

ﻪﻛ نﺎﻣزرد ﺎﺑﺖﺳاﺮﺑاﺮﺑ t

:

) 12

( )

(

( )

^⎟⎟⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛ −

×

= S F

M F t S

TEP I

1 100 ) (

(5)

نآردﻪﻛ و F

ﺣﺎﻧزﺮﻣﺐﻴﺗﺮﺘﺑ M

هﺪﺷدﺎﺠﻳاﺶﻣوهﺮﻬﭼﺔﻴ

ﻲﻣ ﺪﻨﺷﺎﺑ

( )

C . S

ﻣﺖﺣﺎﺴﻣﺮﮕﻧﺎﻴﺑﻢﻫ ﺔﻴﺣﺎﻧﺔﺘﺴﺑزﺮ

ﺖـﺳا C

ﺮــﺑاﺮﺑﻪــﻛ

( )

⁼

∫∫

C

dxdy t y x f C

S ( , ,)

ﻲــﻣ ﺪــﺷﺎﺑ ) . , , (x yt f

ﺔﻈﺤﻟردﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳﻮﺼﺗ

t ﺖﺳامُا .

ﻞﻜﺷرد

4 ﺪـﺻردرادﻮﻤﻧ

ﻚﺗةرﺎﻤﺷﺐﺴﺣﺮﺑﻲﺑﺎﻳدريﺎﻄﺧ

ﺺﺨـﺷرﺎـﻬﭼياﺮـﺑﺮﻳﻮﺼﺗ

هﺪـﺷهدادنﺎﺸﻧﻒﻠﺘﺨﻣ ـﺷرد

ﻞﻜ 5 ﺖـﺳاهﺪـﻳدﺮﮔﻢﻴـﺳﺮﺗ .

) 0 ( TEP

ﻲـﻣﻒـﻳﺮﻌﺗﺶـﻣنﻮﻜﺳﺖﻟﺎﺣيﺎﻄﺧار ﻪـﻛﻢﻴـﻨﻛ

ناﺰﻴﻣ ﻲﮔﺪﻨﻛاﺮﭘ

ﻚﺗردﺎﻄﺧﻦﻳازا ﻲﻳﻮﺋﺪـﻳوﺮﻳوﺎﺼـﺗ

ﻲﻧﻻﻮـﻃ

ﺎﻣياﺮﺑ ﺖﺳاﺖﻴﻤﻫاﺰﺋﺎﺣ .

ﺮﺑاﺮﺑﻲﺑﺎﻳدرﻲﻘﻴﻘﺣيﺎﻄﺧﻊﻗاورد

ﺎﺑ

ِفﻼﺘﺧاةزاﺪﻧا ﻂﺳﻮﺘﻣيﺎﻄﺧ

و

ﻲـﻣنﻮﻜـﺳﺖـﻟﺎﺣيﺎﻄﺧ -

ﺪﺷﺎﺑ وﺪﺟرد . ل 3 ﺔﻧﺎﻣﺎﺳدﺮﻜﻠﻤﻋ ﺑﺎﻳدر

ﻲ ،هﺮﻬﭼ ﺪـﺻردﺮﻈﻧزا

ﻲﺑﺎﻳدريﺎﻄﺧ

، ﺮﺑرﺎﻛرﺎﻬﭼياﺮﺑ

ﻞﻜـﺷردهﺪـﺷهدادنﺎﺸـﻧ

5

ﻲﺳرﺮﺑ ﺖﺳاهﺪﺷ .

لوﺪﺟ 2 هﺮﻬﭼﺺﻴﺨﺸﺗﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﺶﻳﺎﻣزآﺞﻳﺎﺘﻧ : .

ﺖﻗد _Negative^False _Positive^False هداد -

يﺎﻫ ﺶﻳﺎﻣزآ

يدوروﺮﻳﻮﺼﺗ

% 33 /

93 - 2 30 هﺮﻬﭼﺮﻴﻏﺮﻳوﺎﺼﺗ

% 09 /

88 5 - 42 هﺮﻬﭼﺮﻳوﺎﺼﺗ

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Frame Number

Tracking Error Percentage

User A User B User C User D

ﻞﻜﺷ 4 رادﻮﻤﻧ : ﺪﺻرد ﻲﺑﺎﻳدريﺎﻄﺧ هﺮﻬﭼ

.

لوﺪﺟ 3 ﻲﺑﺎﻳدريﺎﻄﺧﺪﺻردﺮﻈﻧزايدﺎﻬﻨﺸﻴﭘﻢﺘﻳرﻮﮕﻟادﺮﻜﻠﻤﻋ :

هﺮﻬﭼ .

يﺎﻄﺧ ﻲﻘﻴﻘﺣ ﻲﺑﺎﻳدر

يﺎﻄﺧ RMS

ﻲﮔﺪﻨﻛاﺮﭘ ﺎﻄﺧ

يﺎﻄﺧ ﻂﺳﻮﺘﻣ

يﺎﻄﺧ نﻮﻜﺳ

يﻮﺋﺪﻳو يدورو 67

/

4 8/05 1/68 7/88 12/56 ^Aﺮﺑرﺎﻛ 82

/

3 5/55 2/21 5/11 8/94 ^Bﺮﺑرﺎﻛ

47 /

0 13/91 301/ 13/85 14/33 ^Cﺮﺑرﺎﻛ 86

/

2 19/08 281/ 19/04 16/18 ^Dﺮﺑرﺎﻛ

ﻞﻜﺷ 5 ﻲﺑﺎﻳدرﺞﻳﺎﺘﻧ : هﺮﻬﭼ

د ﻲﻳﻮﺋﺪﻳوﺮﻳوﺎﺼﺗر ﻒﻠﺘﺨﻣﺮﺑرﺎﻛرﺎﻬﭼياﺮﺑ

زاﺐﻴﺗﺮﺘﺑ وﻻﺎﺑ ﺖﺳارﻪﺑﭗﭼ ﺮﺑرﺎﻛ .

:A

ﻚﺗ يﺎﻫﺮﻳﻮﺼﺗ

،1

،30

،40 و60 190 .

ﺮﺑرﺎﻛ :B

،1

،25

،112 و132 173 ﺮﺑرﺎﻛ . :C

،1

،30

،90 و100 200 ﺮﺑرﺎﻛ . :D

،1

،53

،85 و120 196 .

(6)

4 ﻪﺠﻴﺘﻧ - يﺮﻴﮔ

اﻲﺑﺎـﻳدرﺔـﻨﻴﻣزرددﻮﺧﻲﻠﻤﻋبرﺎﺠﺗزاﻪﻟﺎﻘﻣﻦﻳاردﺎﻣ ءﺎﻴـﺷ

ﻪﻤﻴﻧ ﻲﺑﺎﻳدررﻮﻈﻨﻤﺑﺐﻠﺻ هدﻮﻤﻧهدﺎﻔﺘﺳاداﺮﻓاةﺮﻬﭼ

ﻢﻳا . ًﻻﻮـﺻا

ﺎﺴﻧاةﺮﻬﭼ

ﻲـﻣﻪﺘﺧﺎﻨـﺷﺐﻠـﺻﻪﻤﻴﻧءﻲﺷﻚﻳناﻮﻨﻌﺑن دﻮـﺷ

.

يژﺮﻧا

ﻲﻋاﺪـﺑاﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟايﺎﻜﺗاﺔﻄﻘﻧ،هﺪﺷﻒﻳﺮﻌﺗيﺎﻫ

ﺪﻨﺘﺴـﻫ

اﺮﻳز ﺖﺳاﻪﺘﺴﻧاﻮﺗ ِﻲﺑﺎﻳدرﺔﻧﺎﻣﺎﺳدﺮﻜﻠﻤﻋ

هﺮﻬﭼ ،ﺖـﻗدﺮﻈﻧزاار

يراﺪﻳﺎﭘويﺮﻳﺬﭘنﺎﻨﻴﻤﻃا

، شورﺮﮕﻳدﻪﺑﺖﺒﺴﻧ يﺎﻫ

ردمﻮﺳﺮﻣ

،هﺮﻬﭼﻲﺑﺎﻳدر ﺑدﻮﺒﻬﺑ

ﺒ ﺪﺸﺨ .

ﻧﺮـﻴﻴﻐﺗهﺪﺷﻪﺋاراشور ﺎـﺑﺮﻳﺬـﭘﺎ

زاهﺪﺷﺶﺑﺎﺗزﺎﺑرﻮﻧﺪﻨﻧﺎﻣرﻮﻧسﺎﻜﻌﻧاﻪﺑﺖﺒﺴﻧوﺖﺳاﺶﺧﺮﭼ

ﻲﻤﻧسﺎﺴﺣداﺮﻓا ﻚﻨﻴﻋ ﺪﺷﺎﺑ

.

ﻞﻴﻟﺪـﺑقﻮـﻓﻢﺘﻳرﻮﮕﻟاﻦﻴﻨﭽﻤﻫ

ﻲﮔﮋﻳوبﺎﺨﺘﻧا

ﻲﻨﻴﻳﺎـﭘﺖﻴﺳﺎﺴـﺣياراد،ﺮﻳﻮﺼـﺗرديﻮـﻗيﺎﻫ

ﻲﻳﻮﺋﺪـﻳوشﺎﺸﺘﻏاﻪﺑﺖﺒﺴﻧ (Video Sequence Noise)

ﻲـﻣ -

ﺪﺷﺎﺑ ﺲﭘردو ﻪـﻨﻴﻣز

هﺪـﻴﭽﻴﭘيﺎـﻫ

ﻢـﻫ

ﻜﺷآﻞـﻤﻋ

ويزﺎـﺳرﺎ

ﺖـﺳاﻦﻜﻤﻣﻲﺑﺎﻳدر .

ﺎـﻣ ﻲﺑﺎـﻳدرﻢﺘﻳرﻮـﮕﻟا اررﻮﻛﺬـﻣ

يورﺮـﺑ

ﺮﻳوﺎﺼﺗ ﻲﻳﻮﺋﺪﻳو يﺮﺘﺴﻛﺎﺧﺢﻄﺳ

ﻪـﻛﻢﻳدادراﺮﻗﺶﻳﺎﻣزآدرﻮﻣ

ﻲﮕﻧرﺮﻳوﺎﺼﺗﻪﺑنآﻢﻴﻤﻌﺗ ﺮﻧانﺎﻴﺑو

يژ زﻮﺣردﺎﻫ ة

ﮓـﻧر

يﺎـﻫ

ﺎﻳRGB

،HSI ﻲﻣ ﺑﺪﻧاﻮﺗ

ﻲﺸﻫوﮋﭘرﺎﻛﻚﻳناﻮﻨﻌ

ﻲﺗآ دﺎﻬﻨﺸـﻴﭘ

ددﺮﮔ ﭽﻤﻫ. ﻦﻴﻨ ﻧﺎﻣﺎﺳلﺎﻤﻋِاﺎﺑ ﺔ

ﺮﻃ

ﻪﻧﺎﻳارﻂﺳاوﻚﻳﻪﺑهﺪﺷح

،

ﻲﻣ

ﻪـﺑنﺪﻧﺎـﺳريرﺎـﻳﺮـﻴﻈﻧنآنﻮﮔﺎـﻧﻮﮔيﺎـﻫدﺮﺑرﺎﻛزاناﻮﺗ

ﻦﻴﻟﻮﻠﻌﻣ هﺎﮕﺘﺳدلﺮﺘﻨﻛ، ﺎـﻫ

ﺎـﻫﺰﻴﻬﺠﺗو ﻲـﻨﻴﺑرودسوﺎـﻣ،

و ...

دﻮﻤﻧهدﺎﻔﺘﺳا .

ﺟاﺮﻣ ﻊ

[1] J-B. Kim, S-W. Jung, and H-J. Kim, “Face Detection by Integrating Multiresolution-Based Watershed and a Skin-Color Model,”

Proceedings of the 15^th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, pp.

715-724, 2002.

[2] J. Chen, Y. Li, L. Qing, B. Yin, and W. Gao,

“Face Samples Re-Lighting for Detection Based on the Harmonic Images,” 5^th Pacific Rim Conference on Multimedia, pp. 585-592, 2004.

[3] S. Shan, P. Yang, X. Chen, and W. Gao,

“AdaBoost Gabor Fisher Classifier for Face Recognition,” Proceeding of the IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures, pp. 278-291, 2005.

[4] K-H An, D-H. Yoo, S-U. Jung, and M-J. Chung,

“Robust Multi-View Face Tracking,”

International Conference on Intelligent Robuts and Systems, pp. 1905-1910, 2005.

[5] G-Q. Zhao, L. Chen, and G-C. Chen, Washburn,

“A Simple 3D Face Tracking Method Based on Depth Information,” Proceeding of the IEEE International Conference on Machine Learning and Sybernetics, Vol. 8, pp. 5022-5027, 2005.

[6] C. Lerdsudwichai, and M. Abdel-Mottaleb,

“Algorithm for Multiple Faces Tracking,”

Proceedings of International Conference on Multimedia and Expo, Vol. 2, pp. II-777-780, 2003.

[7] J. Tu, T. Huang, and H. Tao, “Face as Mouse Through Visual Face Tracking,” Proceedings of the 2^nd Canadian Conference on Computer and Robot Vision, pp. 339-346, 2005.

[8] P. Corcoran, M. C. Jonita, and J. Bacivarov,

“Next Generation Face Tracking Technology Using AAM Techniques,” International Symposium on Signals, Circuits and Systems, Vol. 1, pp. 1-4, 2007.

[9] A.R. Behrad, and S.A. Motamedi, “Moving Target Detection and Tracking Using Edge Features Detection and Matching,” IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.

E86-D, No. 12, pp. 2764-2774, 2003.

[10] D. Molloy, and P.F. Whelan, “Active-Meshes,”

Pattern Recognition Letters, pp. 1071-1080, 2000.

[11] Y. Wang, and O. Lee, “Active Mesh-A Feature Seeking and Tracking Image Sequence Represetation Scheme,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 3, No. 5, pp. 610-624, 1994.

[12] S. Kim, I.S. Kweon, “Automatic Model-Based 3D Object Recognition by Combining Feature Matching with Tracking,” Machine Vision and Applications, Vol. 16, No. 5, pp. 267-272, 2005.

[13] J. Shi, and C. Tomasi, “Good Features to Track,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994.

[14] J.R. Shewchuk, “Delaunay Refinement Mesh Generation,” Ph.D. Thesis, Carnegie Mellon University, 1997.

[15] P. Viola, and M.J. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 511-518, 2005.

[16] R. Lienhart, and J. Maydt, “An Extended Set of Haar-Like Features for Rapid Object Detection,”

IEEE International Conference on Image Processing, Vol. 1, pp. 900-903, 2002.

[17] J-Y. Bouguet, “Pyramidal Implementation of Lucas Kanade Feature Tracker Description of the Algorithm,” Intel Corporation, Microprocessor Research Labs, 2001.

[18] K.M. Lam, and H. Yan, “Locating Head Boundary by Snakes,” International Symposium on Speech, Image Processing and Neural Networks, pp. 17-20, 1994.