本文關(guān)鍵詞：基于Kalman濾波器和改進Camshift算法的雙眼跟蹤

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【摘要】：針對目前的人眼跟蹤方法對人臉尺度變化、人眼部分遮擋和頭部旋轉(zhuǎn)等情況過于敏感,經(jīng)常因丟失目標而導致跟蹤失敗,提出一種綜合運用Kalman濾波器和改進Camshift算法的雙眼跟蹤方法,該方法首先運用Kalman濾波器預(yù)測雙眼在當前幀圖像中的位置;其次以該位置為中心運用改進Camshift迭代算法搜索雙眼目標;再利用雙眼分布的對稱性校正搜索到的雙眼窗口;最后更新Kalman濾波器和人眼模板.實驗證明該方法對上述情況具有較強的魯棒性.
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 人眼檢測 Kalman濾波 改進Camshift算法 雙眼跟蹤
【基金】：山西省基礎(chǔ)研究項目(2013011016-3)
【分類號】：TP391.41;TN713
【正文快照】： 1引言目標跟蹤技術(shù)是模式識別、機器視覺和人機交互領(lǐng)域的重要課題[1],目前目標跟蹤算法已經(jīng)可以在視頻序列圖像中區(qū)分對象,獲取目標的位置、運動速度和方向等運動狀態(tài).人眼跟蹤作為目標跟蹤的一個特例,它具有廣泛的應(yīng)用,例如疲勞駕駛檢測[2]、表情識別[3]等.目前常用的人眼跟

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