發(fā)布時間：2021-03-14 03:10

　　提出基于NTSS和壓縮感知的人臉跟蹤算法,采用不同的搜索半徑和步長雙重采樣,運用NTSS搜索方法作為目標的檢測方法。通過國際標準的人臉數(shù)據庫AFW和MALF視頻序列進行算法的測試,并使用中心距離均值算法對壓縮感知算法和基于NTSS壓縮感知的人臉跟蹤算法進行比對,得出基于NTSS和壓縮感知的人臉跟蹤算法最大可降低59. 01%的誤差;此外NTSS壓縮感知人臉跟蹤算法在人臉發(fā)生遮擋再跟蹤、人臉幾何變換和在暗光條件下具有較好的魯棒性。 

【文章來源】：實驗室研究與探索. 2019,38(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

壓縮感知理論框架1．1信號的稀疏表示方法

NTSS搜索目標過程MAD平均絕對誤差函數(shù)計算過程如下:

第1幀的處理流程(圖中的數(shù)字表示的是先后順序)此后在與目標位置l1相距

【參考文獻】：
期刊論文
[1]遮擋情況下多尺度壓縮感知跟蹤[J]. 張麗娟,紀峰,常霞,李澤仁.  紅外技術. 2015(12)
[2]一種改進的實時壓縮跟蹤算法[J]. 鐘權,周進,吳欽章,王輝,雷濤.  光電工程. 2014(04)
[3]基于壓縮感知的多特征實時跟蹤[J]. 朱秋平,顏佳,張虎,范賜恩,鄧德祥.  光學精密工程. 2013(02)



本文編號：3081383