改進(jìn)WMIL的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與跟蹤
發(fā)布時(shí)間:2017-08-15 02:35
本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)WMIL的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與跟蹤
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【摘要】:針對(duì)WMIL在光照突變或者全部遮擋的的情況下會(huì)出現(xiàn)跟蹤失敗以及在跟蹤錯(cuò)誤情況下無(wú)法自動(dòng)恢復(fù)跟蹤的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)WMIL算法和AdaBoost的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)和跟蹤算法。利用AdaBoost的方法檢測(cè)人臉信息,然后在改進(jìn)WMIL算法的框架下,對(duì)人臉圖像進(jìn)行多尺度表示,采用壓縮感知的方法來(lái)提取樣本特征。最后,利用改進(jìn)WMIL算法建立分類器對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤,自適應(yīng)調(diào)整跟蹤窗口的大小,并實(shí)時(shí)更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改善了WMIL存在的不足,有效解決了在人臉外觀變化,姿態(tài)改變、快速運(yùn)動(dòng)等情況下,能穩(wěn)定準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。
【作者單位】: 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院自動(dòng)化系;
【關(guān)鍵詞】: 人臉檢測(cè) 人臉跟蹤 壓縮感知 多尺度表示
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61174050,60874096)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】:TP391.41
【正文快照】: 1引言常用的基于Meanshift算法[1]跟蹤算法,計(jì)算量小運(yùn)算速度快,簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn),但跟蹤小目標(biāo)和快速移動(dòng)目標(biāo)時(shí)不穩(wěn)定,而且在全部遮擋情況下不能自我恢復(fù)跟蹤;贑amshift算法[2]可以自適應(yīng)調(diào)整目標(biāo)區(qū)域繼續(xù)跟蹤。但是只利用目標(biāo)顏色直方圖做跟蹤,當(dāng)背景較為復(fù)雜,或者在有與膚色
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條
1 劉曉亮;王元慶;紀(jì)圣謀;陳毅煌;高琴;;基于差影匹配法的人臉檢測(cè)[J];光電子技術(shù);2014年02期
2 王煒程;;基于人臉檢測(cè)的批量證件照并行自動(dòng)裁剪的研究及實(shí)現(xiàn)[J];軟件;2014年02期
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4 ;[J];;年期
,本文編號(hào):675902
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