遮挡情况下的多目标跟踪算法*

在视频监控系统中,由于背景的复杂变化,运动目标经常会出现部分或全部被遮挡的情况。为了在遮挡条件下进行多目标跟踪,针对运动目标发生遮挡情况下的Mean Shift跟踪问题进行了研究,提出一种新的抗遮挡算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Mean Shift算法的起始位置,再利用Mean Shift算法得到目标跟踪位置,通过目标遮挡判定机制和目标搜索机制来解决遮挡问题。实验表明,该算法较好地解决了运动目标的遮挡问题。     

复杂光照条件下的人脸识别方法

在人脸识别增加真实性的研究中,为了提高在光照条件变化时人脸图像的识别率,并加快运行速度,提出了一种基于小波变换域的光照处理与识别方法.由于光照对低频信息的影响较小,且低频信息在人脸识别中起到最主要作用,通过对人脸的低频逼近图像进行光照处理,采用局部二元模式来表征光照处理后的低频图像,将得到的局部二元模式特征作为人脸的鉴别特征用于分类与识别.根据YaleB、Extended YaleB人脸库的实验结果表明,在复杂的光照条件下识别率高达96%,与传统方法相比,取得了更好的识别结果.