融合Mean-shift与粒子滤波改进算法的自适应人脸跟踪

摘要：

针对人脸跟踪中计算量大以及粒子退化现象,提出了结合Mean-shift与粒子滤波的改进算法. 首先根据Mean-shift算法中的"核函数",建立彩色加权直方图的目标模型. 再以人脸初始位置采用Mean-shift算法自适应生成新的粒子集合,通过粒子滤波算法进行权值更新和粒子再采样,得到下一帧人脸位置,同时舍弃较小粒子. 实验表明该算法提高了跟踪的运算速度和稳定性,并对人脸遮挡和偏移也有一定的改进.

关键词：Mean-shift算法、核函数、目标模型、粒子滤波算法、人脸跟踪、自适应

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：82-85