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文檔簡介
1、在人臉檢測與跟蹤研究中,如何能夠快速的,魯棒的檢測和跟蹤人臉一直是待解決的關(guān)鍵問題。針對(duì)這一關(guān)鍵問題,本文主要對(duì)人臉快速檢測與跟蹤方法進(jìn)行了研究,具體如下: 1.基于粒子群優(yōu)化算法的人臉區(qū)域快速分割 提出了一種新的快速的彩色圖像中復(fù)雜背景下人臉區(qū)域分割方法。該方法突破了傳統(tǒng)的逐點(diǎn)搜索的機(jī)制,將粒子群優(yōu)化算法用于對(duì)彩色圖像中人臉膚色像素進(jìn)行聚類與標(biāo)記,極大地提高了人臉區(qū)域檢測與分割的速度。 2.基于均值漂移算法的人
2、臉自適應(yīng)跟蹤 基于均值漂移算法提出了一種自適應(yīng)人臉跟蹤方法,采用自適應(yīng)人臉方向模板。與傳統(tǒng)的均值漂移跟蹤方法相比,當(dāng)人臉傾斜時(shí),能更精確的描繪出人臉位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在基本不增加計(jì)算量的情況下,能對(duì)人臉的傾斜進(jìn)行很好的自適應(yīng)跟蹤。 3.基于均值漂移算法與卡爾曼濾波器結(jié)合的多人臉跟蹤 提出了一種基于均值漂移與卡爾曼濾波器結(jié)合的多人臉跟蹤方法。該方法針對(duì)每個(gè)跟蹤器,將均值漂移向量作為卡爾曼濾波器的觀測值,能夠大大提
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