【摘 要】
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针对目标姿态变化和遮挡下的目标实时跟踪问题,提出了一种基于卡尔曼滤波运动估计的Camshift的人脸跟踪方法。将图像的RGB空间转换成HSV空间,建立H分量直方图,找出H分量像素点并建立颜色概率表,从而实现图像的反向投影;同时引入卡尔曼滤波算法解决目标跟踪过程中的非线性变化和目标遮挡问题。实验结果显示,该算法能有效解决运动过程中目标遮挡等干扰问题,提高人脸跟踪的准确性。
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针对目标姿态变化和遮挡下的目标实时跟踪问题,提出了一种基于卡尔曼滤波运动估计的Camshift的人脸跟踪方法。将图像的RGB空间转换成HSV空间,建立H分量直方图,找出H分量像素点并建立颜色概率表,从而实现图像的反向投影;同时引入卡尔曼滤波算法解决目标跟踪过程中的非线性变化和目标遮挡问题。实验结果显示,该算法能有效解决运动过程中目标遮挡等干扰问题,提高人脸跟踪的准确性。
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