融合纹理信息和预测机制的人脸跟踪算法

摘要：

针对人脸遇到部分遮挡或类肤色背景时会出现跟踪失败的问题,提出一种连续自适应均值漂移(continuously adaptive mean shift,CamShift)融合边缘特征和卡尔曼滤波预测机制的人脸跟踪算法.主要从两方面进行考虑:利用可变局部边缘模式(varied local edge pattern,VLEP)算子获取目标区域内的人脸边缘特征直方图,结合颜色直方图建立人脸区域特征模型;使用卡尔曼滤波对人脸的空间位置进行预测,获得下一帧图像人脸目标的初始搜索位置.实验结果表明,该算法克服了人脸遇到类肤色背景或部分遮挡时跟踪失败的问题,比传统的CamShift算法具有更鲁棒的跟踪结果.

关键词：人脸跟踪、连续自适应均值漂移、可变的局部边缘模式、卡尔曼滤波、直方图

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金项目4162018;北京市委组织部青年拔尖人才培养基金项目2014000026833ZK14;北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划基金项目CIT&TCD201504010

在线出版日期：2017-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1934-1937