具有自适应MB-LBP前置滤波的CAMShift人脸跟踪算法

摘要：

基于颜色分布的连续自适应均值移动(CAMShift)人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪.但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败.为此,本文提出一种具有自适应MB-LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法.首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器.当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入作为CAMShift跟踪算法的前置滤波器,以排除背景中的类肤色干扰,提高算法的鲁棒性.实验结果表明,该算法既能有效排除背景中的类肤色干扰、显著提高CAMShift人脸跟踪算法的鲁棒性,又能保持人脸跟踪的实时性.

关键词：目标跟踪、人脸跟踪、连续自适应均值移动算法、多块局部二元模式

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金计划项目61250009;福建省自然科学基金计划项目2011J01354

在线出版日期：2014-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1540-1546