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基于颜色分布的连续自适应均值移动(CAMShift)人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪。但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败。为此,本文提出一种具有自适应LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法。首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器。当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入作为CAMShift跟踪算法的前置滤波器,以排除背景中的类肤色干扰,提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法既能有效排除背景中的类肤色干扰、显著提高CAMShift人脸跟踪算法的鲁棒性,又能保持人脸跟踪的实时性。 相似文献
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提出了一种无标记点的人脸表情捕捉方法.首先根据ASM(Active Shape Model)人脸特征点生成了覆盖人脸85%面部特征的人脸均匀网格模型;其次,基于此人脸模型提出了一种表情捕捉方法,使用光流跟踪特征点的位移变化并辅以粒子滤波稳定其跟踪结果,以特征点的位移变化驱动网格整体变化,作为网格跟踪的初始值,使用网格的形变算法作为网格的驱动方式.最后,以捕捉到的表情变化数据驱动不同的人脸模型,根据模型的维数不同使用不同的驱动方法来实现表情动画重现,实验结果表明,提出的算法能很好地捕捉人脸表情,将捕捉到的表情映射到二维卡通人脸和三维虚拟人脸模型都能取得较好的动画效果. 相似文献
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红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalman滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统Mean-shift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalman滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力. 相似文献
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近年来,核相关滤波算法在目标跟踪领域应用广泛,表现出了非常优异的性能,但是核相关滤波类算法本质上属于模板匹配算法,并且缺乏跟踪失败恢复机制,在快速运动和快速形变情况下跟踪效果较差.针对以上问题,本文提出一种结合了核相关滤波跟踪算法和目标候选区域检测的跟踪算法,来改善核相关滤波跟踪算法的性能.算法主要设计了一种跟踪失败恢复机制,通过比较目标响应强度与经验阈值的大小,判断跟踪目标是否跟丢,当目标跟踪失败时,采用候选区域检测算法,在目标周围区域提取不同的检测图像块,确定目标在当前帧的最佳位置;然后,使用核相关滤波算法得到目标的精确位置,继续跟踪.此外,算法在跟踪模块中加入了颜色特征与梯度特征的自适应融合,进一步增强了算法的整体跟踪性能.实验结果证明,所提出算法在精确度和成功率上都表现出高效的性能,并且在快速运动和快速形变情况下跟踪性能要优于其余算法. 相似文献
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《现代电子技术》2019,(1):51-56
现有的目标跟踪算法大多采用传统的手工特征或神经网络的某一层特征描述目标的外观,不利于跟踪,文中提出一种基于多层深度特征的自适应更新目标跟踪算法。采用经过预训练的深层卷积神经网络分别提取低层和高层信息用以描述目标的空间特征和语义特征,通过对两层特征信息的学习得到两个滤波模板,对应求得两个滤波响应,这两个滤波响应以不同的权重决定最后的跟踪结果。算法中还设计了对目标外观模型和滤波模板的自适应更新方案,能更好地适应目标的外观变化以及遮挡问题。采用多层深度特征描述目标外观,并且利用提取的特征训练两个滤波模板,求滤波响应时采用核相关的方法,增强了跟踪结果的准确性并加快了跟踪的速度。实验结果表明,所提算法与现有跟踪算法相比,可以更好地应对多种挑战因素,跟踪速度也完全能满足实时跟踪任务的需求。 相似文献
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一种快速多人脸跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一个基于肤色的快速多人脸跟踪算法.利用多个CAMShift跟踪器实现多人脸跟踪,提出最优排序法和目标消除法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息和表决制解决了相邻两帧中人脸的对应问题.为进一步提高整个算法的跟踪速度和鲁棒性,引入卡尔曼滤波器对目标进行预测.实验结果表明,该算法可实时稳健地实现多人脸跟踪. 相似文献
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为了解决目前跟踪算法在运动目标被遮挡和尺度变换时跟踪效果不佳的问题,提出了一种结合粒子滤波的判别尺度空间跟踪算法。提取相邻两帧的目标区域,计算目标区域的结构相似性并与更新阈值进行比较,从而判断目标是否发生遮挡;其次,若发生遮挡,启用基于颜色分布的粒子滤波算法跟踪目标,反之,用判别尺度空间跟踪算法(DSST)中的位置滤波器确定目标位置;最后,利用尺度滤波器确定目标尺度并根据目标尺度更新粒子滤波的目标模型。经过在OTB2015测试集上进行实验,与判别尺度空间跟踪算法(DSST)、核相关滤波算法(KCF)等主流算法相比该算法的精确度和成功率均有所提高,尤其在发生遮挡后的跟踪效果表现最优。 相似文献
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设计实现了基于粒子滤波器的实时人脸跟踪系统。系统以AdaBoost算法为人脸检测基础,以粒子滤波器算法为人脸跟踪基础,基于粒子离散度的控制机制以实现跟踪步长的自适应调整,同时,提出了基于HSV色彩空间的特征提取和匹配算法,以及基于2阶AR模型的人脸运动模型,有效提高了算法的跟踪精度和跟踪速度,并将跟踪结果作为人脸检测模块的反馈信号,增强了检测系统的目标捕获和目标校正能力。 相似文献
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视频目标跟踪一直是计算机视觉领域非常重要的一个研究分支,多种目标跟踪算法都有着非常亮眼的跟踪效果。但为了适应更多应用场景,目标跟踪算法的结构不断复杂化,计算量的增加使跟踪精度高的算法难以保证实时性的要求。针对这一问题,提出了一种基于HLS的目标跟踪IP核设计方法,选用目标跟踪领域经典算法——核相关滤波算法(KCF),通过分析算法原理中的可并行性,从循环和数组两个方面实现算法由串到并的转换,利用高级综合工具(HLS)将优化后算法打包为IP核,充分结合软硬件设计优势,在保证跟踪精度的基础上提高算法运算效率。经验证,目标跟踪IP核的处理速率可达66.7帧/s,满足视频实时跟踪的要求。 相似文献
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针对核相关滤波(KCF)在跟踪中由于目标出视野以及遮挡导致跟踪失败的问题,提出一种基于核相关滤波的长时目标跟踪算法。该算法融合梯度直方图特征和颜色提名特征来增强特征的表达能力;考虑到核相关滤波不能解决尺度变化的问题,通过定义尺度池、采集不同尺度的样本计算响应值,然后利用最大响应值得到最佳位置和尺度。最后,针对在长时间目标跟踪过程中,有时不可避免地会出现跟踪失败的情况,通过训练支持向量机对目标进行重新检测以达到长时跟踪的目的。在OTB数据集上对提出的算法和其他主流算法进行对比,实验结果验证了提出算法的有效性和优越性。 相似文献
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传统的Struck算法在人脸跟踪系统中,需要手动实现初始化且易受环境影响。文中提出一种基于AdaBoost目标自动检测和改进的Struck人脸自动跟踪算法。从图像中提取人脸的Haar特征,采用AdaBoost算法实现人脸的检测,并自动初始化跟踪器,再依据检测得到的相邻帧目标的相似度判定跟踪目标的有效性,采用Struck算法实现人脸的连续跟踪。实验结果表明,改进的算法有效解决了部分遮挡、尺度变化、光照变化等人脸跟踪难题,且具有较高的鲁棒性与准确性。 相似文献
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基于核的正交局部保持投影的人脸识别 总被引:4,自引:1,他引:3
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,本文将加核及向量间相互正交两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的正交局部保持投影(Kernel based Orthogonal Locality Preserving Projections, KOLPP)的非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程。该算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,在保证各向量正交的同时,通过局部保持投影算法做一线性映射,从而更好地提取人脸非线性局部邻域结构特征。在ORL和Yale人脸库上的试验证明了该文所提算法的有效性。 相似文献
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为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。 相似文献