一种对光照具有鲁棒性的人脸跟踪算法

摘要：

在经典Mean Shift跟踪算法框架中,颜色是一种有效的视觉特征.但在实际跟踪过程中,光照、角度、摄像机位置等的变化会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定.本文提出了一种对光照变化具有鲁棒性的Mean Shift人脸跟踪算法.首先,对光照对目标特征域的影响进行建模分析,然后根据分析结果将高斯截断核函数引入到目标概率密度函数中以减小光照变化对目标跟踪的影响,最后将新的目标概率密度函数纳入到Mean Shift跟踪算法框架中.实验仿真结果表明,本文算法在光照剧烈变化的情况下,对人脸的跟踪具有很好的鲁棒性.

关键词：Mean Shift、高斯截断核函数、局部二值模式(LBP)

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：132-136