网络首发时间:2019-05-10 13:00:15

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多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪

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【作者】 刘康赖惠成

【机构】 新疆大学信息科学与工程学院

【摘要】 针对传统核相关滤波(KCF)跟踪算法在人脸跟踪中无法处理尺度变化、严重遮挡等问题,提出一种多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪算法。该算法先对肤色与HOG特征进行融合来表征人脸,通过多通道相关滤波器定位人脸位置;学习一个一维的尺度滤波器来估计人脸的最优尺度;采用线性插值的方式对滤波器系数和人脸外观模型进行更新。实验结果表明,改进后的算法能明显提高跟踪的性能。通过定量与定性分析该算法对尺度变化、严重遮挡等问题有很好的鲁棒性,跟踪速度在36.7 f/s时达到实时应用的要求,优于近几年一些优秀的跟踪算法。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61561048);新疆维吾尔自治区科学基金资助项目(2015211C257)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.10.040
  • 【分类号】TP391.41;TN713
  • 【下载频次】43

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