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基于圖割理論的尺度自適應(yīng)人臉跟蹤算法

大?。?/span>0.65 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:3

  針對連續(xù)自適應(yīng)的Mean-Shift( Camshift)算法跟蹤人臉時尺度過度放縮這一問題,提出了一種基于圖割的Camshift人臉跟蹤算法。首先,在每一幀圖像的Camshift迭代結(jié)果內(nèi)建立圖割區(qū)域,使用高斯膚色模型作為圖割權(quán)值分割出圖割區(qū)域內(nèi)膚色團塊;然后,計算該膚色團大小得到目標真實尺度,并比較與上一幀圖像跟蹤框內(nèi)膚色團的尺度來判斷是否需要重新跟蹤目標;最后,再以該團塊作為下一幀跟蹤目標。實驗結(jié)果表明,基于圖割的Camshift人臉跟蹤算法有效地克服了跟蹤時其他膚色區(qū)域的干擾,能有效地反映人體快速運動中人臉真實尺度變化,同時防止Camshift算法丟失跟蹤目標而陷入局部最優(yōu)解,具有較好的可用性和魯棒性。
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