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提出一种基于人脸检测与肤色信息相结合的人脸实时跟踪方法。该方法先用Adaboost算法进行人脸检测,在此基础上,CAMSHIFT算法跟据人脸肤色信息实现对人脸的自动跟踪。实验表明,该算法具有快速、鲁棒的特点,能够满足实时系统的需要。 相似文献
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基于计算机视觉的实时手势检测与跟踪算法是人机交互领域的一项关键技术,传统的手势检测与跟踪算法将检测和跟踪分成两个独立的模块进行,检测与跟踪结果受手势姿态变化、目标遮挡、运动模糊以及外界环境干扰等因素的影响。提出了一种基于压缩感知的实时手势检测和跟踪算法,将基于检测得到的手势信息与基于压缩感知跟踪算法得到的目标信息进行有效融合,从而实现有效的手势检测与跟踪,与传统算法相比,该算法能实现手势跟踪自动初始化和跟踪错误后自我恢复功能。实验结果表明,提出的算法能对手势运动进行快速、连续、准确的识别,满足人机交互的要求。 相似文献
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基于人脸检测的人脸跟踪算法 总被引:10,自引:0,他引:10
文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5-11Hz,可用于实时性系统。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(6)
基于压缩感知的目标跟踪算法具有简单、实时、高效的特点。快速压缩感知目标跟踪算法FCT(Fast Compressive Tracking)生成目标高维特征未考虑不同尺度滤波器生成特征的有效性,目标与候选样本之间的相似性度量仅考虑简单叠加,在目标受到光照、遮挡等外界因素的影响下易使跟踪结果出现偏差。针对这些问题,提出一种基于特征加权的快速压缩感知跟踪算法。该算法根据滤波器尺度,自适应地分配权值,生成目标高维特征。算法将候选样本各维压缩特征分类为目标压缩特征的可能性与贝叶斯分类器输出相乘,作为目标与候选样本之间的相似性度量。实验结果表明,提出的方法在目标受到光照、遮挡等外界因素的影响下具有更强的鲁棒性。 相似文献
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针对运动目标外观或背景变化较大时,采用基于压缩感知的跟踪算法由于特征单一易导致漂移、跟踪不稳定甚至丢失目标等问题,提出了改进的基于自适应特征融合的压缩感知跟踪算法。该算法采用两种随机测量矩阵,分别投影V、H空间得到压缩后的纹理和颜色特征,利用在线计算的特征可靠性相对程度来自适应调整特征加权系数,充分利用两类特征的互补性来增强跟踪稳定性。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标外观、背景环境变化时仍能准确跟踪目标,在目标大小为70像素×100像素时平均帧率为22帧/s,达到实时性。与提取单一特征的原压缩感知算法相比,改进后的方法在目标外观和背景变化时具有更强的鲁棒性。 相似文献
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基于光流和压缩感知的目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
由于姿态变化,光照改变,遮挡以及运动模糊等因素,开发有效和实时的目标跟踪算法是一个有挑战性的任务。因此,在复杂的实际环境中使用单一的检测与跟踪算法已无法满足目标跟踪的实用性要求。本文基于光流法和压缩跟踪算法,提出一种融合跟踪、在线学习以及检测技术的目标跟踪方法。实验结果表明,该方法提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对机器学习领域的人脸跟踪研究,其人脸首帧初始化由人工手动标注的问题,提出了一种基于深度学习的人脸跟踪自动初始化首帧方法。通过建立栈式稀疏自编码神经网络,对大量未标注的样本采用近似恒等的方法计算各隐层节点并运用反向传播法进行权值微调。预训练网络之后,连接softmax分类器,再用少量已标注样本对softmax分类器进行有监督训练,从而形成一个能进行人脸跟踪首帧自动初始化的分类器。结果表明,该方法显著提高了人脸跟踪中首帧初始化的效率,识别准确率达到92%,基本满足了人脸首帧自动初始化的要求。 相似文献
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人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法。首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。 相似文献
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在无线传感器网络( WSN)中,以往都是采用奈奎斯特技术对信号进行采样并重构,而随着信号频率的增加,应用奈奎斯特技术会使成本大幅度的增加,这是人们所不乐见的。针对这一问题,近年来出现一种新的技术即压缩感知技术,它能利用更少的数据和合适的重构方法得到更精确的原始信号。将稀疏贝叶斯学习( SBL)和压缩感知联合起来,形成了一种在有噪声的情况下更好重建可压缩信号的方法,并进一步将这种方法应用在WSN中,可以在误差允许的范围内有效控制测量数据的维数,在保证一定误差的同时还减少了成本,提高了算法的效率。 相似文献
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视频中的目标跟踪技术对于公共场合的安全监控有着重要的意义。提出一种新的基于前景的目标检测和跟踪技术,通过对视频帧进行前景提取和阴影消除,将压缩感知的类haar特征与颜色和纹理特征进行融合,并引入检测反馈,从而更好地进行提高目标跟踪的准确率,克服了单特征压缩感知模型带来的局限性。实验表明了基于前景的多特征目标检测跟踪技术比单特征压缩感知模型的更加准确和更具鲁棒性。 相似文献
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一种基于深度图像的自遮挡检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视觉目标存在的自遮挡现象,并为更好地界定、规避自遮挡现象提供依据,提出一种完全基于目标深度图像信息、仅需通过分析深度图像平均曲率变化特征并结合使用二次阈值法进行自遮挡检测的方法.为避免平均曲率计算的复杂性,该方法首先采用改进的离散正交多项式局部曲面拟合法计算深度图像的平均曲率;然后,通过分析图像各点的平均曲率并结合曲率阈值提取与其八邻域点存在曲率异号的点组成自遮挡候选点集;最后,依据候选点与以其为中心的窗口内其它点存在深度值不连续的现象,再次使用阈值法,实现对自遮挡的检测.实验结果表明该方法能够有效地检测出自遮挡现象并获得自遮挡边界. 相似文献
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FCT作为一种新的追踪算法,具有简单、高效、实时的优点,但是该算法依旧存在缺点.在FCT中,由于压缩测量矩阵的稀疏性,忽略了样本的空间信息,使得提取的特征不能准确的表征样本;当追踪错误时没有补救措施.本文提出一种改进的快速压缩追踪算法,该方法充分利用样本图像的空间信息,分块提取样本的Haar-like特征;利用目标运动估计法矫正分类错误时追踪到的目标.通过调整压缩测量矩阵中行向量的稀疏度以及朴素贝叶斯分类器的阈值可以实现目标的准确追踪.实验结果表明,与快速压缩追踪算法(FCT)相比,本文改进后的算法,无论是在追踪相似度、追踪成功率还是主观视觉效果上都有所提高. 相似文献