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基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法

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标签: 基于多特征Mean

基于多特征Mean

Shift的人脸跟踪算法

基于多特征Mean

该文把局部三值模式(Local  Ternary  Patterns,  LTP)纹理特征引入Mean  Shift  跟踪算法,提出了基于多特征的Mean  Shift  人脸跟踪算法以解决Mean  shift  跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP  纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP  关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP  纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP  关键纹理特征和肤色特征的Mean  Shift  人脸跟踪算法,有效地解决了Mean  Shift  算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean  Shift  算法均有明显的提高

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