本文選題：人臉跟蹤 + 粒子濾波　； 參考：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的基于顏色直方圖跟蹤算法不能精確跟蹤的缺陷,提出了一種基于粒子濾波的自適應(yīng)融合多特征的人臉跟蹤算法.該方法首先在視頻序列中提取人臉的膚色和邊緣特征,并以加權(quán)顏色直方圖和邊緣直方圖描述人臉特征;然后采用自適應(yīng)融合方法計(jì)算粒子集權(quán)重.這種自適應(yīng)融合方法,有效地增強(qiáng)了人臉跟蹤的可靠性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在視頻人臉存在類膚色以及光照變化等復(fù)雜背景下,該方法改善了跟蹤效果并且具有較強(qiáng)的魯棒性.
[Abstract]:Aiming at the defect that the traditional color histogram tracking algorithm can not track accurately, an adaptive face tracking algorithm based on particle filter is proposed. In this method, the skin color and edge features of face are extracted from the video sequence, and the face features are described by weighted color histogram and edge histogram, and then the weight of particle set is calculated by adaptive fusion method. This adaptive fusion method effectively enhances the reliability of face tracking. The experimental results show that the proposed method improves the tracking performance and has strong robustness under complex background, such as color class and illumination variation.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院;山東財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：山東省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2014gsf116004)資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1905682