基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法

来源 :传感器与微系统 | 被引量 : 2次 | 上传用户：zhang_jun

【摘要】

：

针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸并进行精确跟踪来定位人脸目标的最佳位置。与简单的Haar-L

【作者】

：

曹洁唐瑞萍李伟

【机构】

：

兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃省制造业信息化工程研究中心,兰州理工大学电气工程与信息工程学院

【出处】

：

传感器与微系统

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

压缩跟踪扩展的Haar-Like特征局部二值模式(LBP) 精跟踪 compressive tracking extended Haar-Like feat

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61263031,61763028),甘肃省自然科学基金资助项目(1506RJZA105).

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