【摘 要】
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进行人脸跟踪时,人脸出现快速移动、姿态大幅偏转及被遮挡的情况会导致人脸跟踪失败。针对以上问题,结合Haar-like特征与Adaboost算法对正面人脸进行跟踪,当人脸姿态出现大幅
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,赣南师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61075087,61203331）
论文部分内容阅读
进行人脸跟踪时,人脸出现快速移动、姿态大幅偏转及被遮挡的情况会导致人脸跟踪失败。针对以上问题,结合Haar-like特征与Adaboost算法对正面人脸进行跟踪,当人脸姿态出现大幅度偏转或被遮挡时,使用人脸肤色的直方图特征与Camshift算法对人脸进行跟踪。为提高人脸跟踪算法的运行效率,使用强跟踪Kalman滤波算法对人脸在下一帧图像中可能出现的位置进行预测,缩小人脸检测的搜索区域,提高人脸跟踪算法的实时性。实验验证了该算法在视频人脸跟踪方面具有较好的鲁棒性和实时性。
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