一种基于预测的实时人脸特征点定位跟踪算法

摘要：

当前的人脸特征点定位跟踪方法因其计算量大，实时特性欠佳。给出了一种基于改进Viola-Jones算法和Kalman滤波器预测机制的定位及跟踪算法。该算法通过使用改进的Viola-Jones算法对本次人脸特征点进行定位，同时使用Kalman滤波算法对特征点下次出现位置进行预测，缩小了下一帧特征点定位过程中特征点的搜索范围，因而缩短了定位搜索时间。实验结果表明该方法在保证定位准确性和鲁棒性的同时明显增强了算法的实时性。

关键词：人脸特征点识别、特征点跟踪、预测机制、Kalman滤波器

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No.61263017；云南省自然科学基金No.2011FZ060；昆明理工大学人才培养基金资助项目No.KKSY201303120；国家大学生创新创业训练计划项目No.201210674011；国家留学基金管理委员会资助项目留金发[2011]52014号。

在线出版日期：2015-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：198-202