基于Adaboost首帧检测的时空上下文人脸跟踪算法

摘要：

针对时空上下文算法首帧需进行手动框选及选择偏差带来后续跟踪干扰的不足,提出利用Adaboost算法进行首帧检测,引入Kalman预测机制辅助时空上下文算法进行跟踪.当出现遮挡、抖动等问题时,保证跟踪稳定地进行,提高算法鲁棒性.在Shelter1等3组公共数据集上进行对比实验的结果表明,该算法能实现首帧自动检测功能,后续跟踪算法的鲁棒性及跟踪效果也得到明显提升.

关键词：时空上下文、Adaboost算法、Kalman滤波、视觉跟踪

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11275046;吉林省科技发展计划项目20170203005GX

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：314-320