数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2011年
1期
15-19
,共5页
夏思宇%潘泓%金立左%夏良正
夏思宇%潘泓%金立左%夏良正
하사우%반홍%금립좌%하량정
人脸跟踪%特征组合%粒子滤波
人臉跟蹤%特徵組閤%粒子濾波
인검근종%특정조합%입자려파
针对复杂背景下的彩色视频序列图像,提出一种基于多特征组合的人脸跟踪方法.该方法采用肤色特征与运动特征来描述视频序列图像中的人脸,分别构造特征似然作为区分人脸目标与背景的置信度,并利用粒子滤波框架原理,用组合的特征似然来表征粒子权重.该方法中提出的自肤色检测算法避免了光线与类肤色像素对肤色特征的影响.在跟踪过程中根据分类性能对特征进行动态组合,在粒子滤波过程中采用一种动态模型,实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪.对各种测试序列图像的实验结果表明,与采用单一特征的跟踪方法相比,该方法有效地提高了复杂背景下人脸自由运动的跟踪稳定度,且实时性较高.
針對複雜揹景下的綵色視頻序列圖像,提齣一種基于多特徵組閤的人臉跟蹤方法.該方法採用膚色特徵與運動特徵來描述視頻序列圖像中的人臉,分彆構造特徵似然作為區分人臉目標與揹景的置信度,併利用粒子濾波框架原理,用組閤的特徵似然來錶徵粒子權重.該方法中提齣的自膚色檢測算法避免瞭光線與類膚色像素對膚色特徵的影響.在跟蹤過程中根據分類性能對特徵進行動態組閤,在粒子濾波過程中採用一種動態模型,實現瞭複雜揹景下的人臉自由運動的跟蹤.對各種測試序列圖像的實驗結果錶明,與採用單一特徵的跟蹤方法相比,該方法有效地提高瞭複雜揹景下人臉自由運動的跟蹤穩定度,且實時性較高.
침대복잡배경하적채색시빈서렬도상,제출일충기우다특정조합적인검근종방법.해방법채용부색특정여운동특정래묘술시빈서렬도상중적인검,분별구조특정사연작위구분인검목표여배경적치신도,병이용입자려파광가원리,용조합적특정사연래표정입자권중.해방법중제출적자부색검측산법피면료광선여류부색상소대부색특정적영향.재근종과정중근거분류성능대특정진행동태조합,재입자려파과정중채용일충동태모형,실현료복잡배경하적인검자유운동적근종.대각충측시서렬도상적실험결과표명,여채용단일특정적근종방법상비,해방법유효지제고료복잡배경하인검자유운동적근종은정도,차실시성교고.
