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基于SURF特征点的多人脸跟踪方法研究 被引量：2
1
作者 稂龙亚 钱雪忠 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期178-181,共4页
针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变... 针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变化,或者遭遇局部遮挡、光照不充分等复杂环境干扰下,能够实现对目标人脸稳定跟踪。通过多组实验数据的对比,证明了该跟踪方法比Mean shift算法、传统KLT算法具有更好的鲁棒性,能获得更精确的运动信息;验证了多人脸跟踪系统能够在复杂环境下实现对多人脸的有效跟踪。 展开更多
关键词 SURF算法 KLT算法 特征点匹配 特征点提取 多人脸跟踪
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聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究 被引量：1
2
作者 王畅 金璟璇 金小峰 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期221-227,共7页
为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算... 为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像;再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成;最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%;与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%. 展开更多
关键词 人脸数据集 多人脸跟踪 人脸聚类 图像优选
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基于Camshift的改进人脸跟踪算法 被引量：1
3
作者 董琳 赵怀勋 《电子设计工程》 2011年第20期113-117,共5页
文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即... 文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使是加速运动的目标,也可准确地预测运动目标的位置,并且有效提高了对遮挡目标跟踪和多个人脸目标跟踪的鲁棒性。 展开更多
关键词 CAMSHIFT算法 运动目标跟踪 多人脸跟踪
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基于特征组合的多人脸跟踪算法
4
作者 骆绍烨 刘丽桑 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第1期63-68,共6页
提出了一种融合肤色特征、ORB特征和运动状态估计的多人脸跟踪算法.该算法以多线程跟踪为基础,根据不同跟踪算法的适用特点,在未受肤色干扰时依靠基于分块加权的改进Camshift算法跟踪,在受干扰时则结合包含尺度变化的ORB特征匹配算法进... 提出了一种融合肤色特征、ORB特征和运动状态估计的多人脸跟踪算法.该算法以多线程跟踪为基础,根据不同跟踪算法的适用特点,在未受肤色干扰时依靠基于分块加权的改进Camshift算法跟踪,在受干扰时则结合包含尺度变化的ORB特征匹配算法进行跟踪.算法同时利用Kalman滤波器修正跟踪误差,以提高跟踪效果.实验表明,基于特征组合的多人脸跟踪算法具有较好的跟踪准确性和实时性. 展开更多
关键词 多人脸跟踪 特征组合 CAMSHIFT ORB KALMAN滤波
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一种新的多视角人脸跟踪算法 被引量：1
5
作者 马波 周越 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期902-906,共5页
为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.... 为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.实验结果表明,该算法能够准确跟踪多视角变尺度人脸,并实时分辨人脸姿态,对人脸的旋转、尺度变化以及环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性. 展开更多
关键词 计算机视觉 多视角人脸跟踪 子空间 特征模型 多模型融合 自适应粒子滤波 在线学习
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多模态余弦相似孪生网络人脸跟踪算法
6
作者 吴凤娇 刘宽 +3 位作者 候红涛 孙收余 赵凯 罗子江 《现代计算机》 2022年第6期32-37,47,共7页
为解决人脸跟踪算法光照敏感度高、复杂背景跟踪鲁棒性低等问题,本文基于SiamFC网络提出多模态余弦相似孪生网络人脸跟踪算法。首先,结合可见光图片与红外光图片信息互补的优势,设计多模态输入,借鉴PeleeNet网络、空洞卷积、可分离卷积... 为解决人脸跟踪算法光照敏感度高、复杂背景跟踪鲁棒性低等问题,本文基于SiamFC网络提出多模态余弦相似孪生网络人脸跟踪算法。首先,结合可见光图片与红外光图片信息互补的优势,设计多模态输入,借鉴PeleeNet网络、空洞卷积、可分离卷积思想设计轻量化特征提取模块进行特征提取。其次,使用余弦相似操作代替互相关操作,增大相似背景非相似域的距离,提升跟踪定位的准确度。最后,在公共数据集ChokePoin、RGBT234和自制数据集上进行该算法的性能评估。实验结果表明,该算法在跟踪效果上整体性能较高、跟踪速度流畅,推理速度为115.7 fps,能很好地应对遮挡、光线干扰、运动模糊等因素影响,具有较强的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸跟踪 孪生网络 余弦相似 多模态人脸跟踪
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