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基于 Camshift和卡尔曼滤波的人脸跟踪
徐源杨思豪
Content
①概念简介
② Cam shift眼踪算法
③卡尔曼滤波
④实验结果
人脸检测和跟踪
概念简介
出含期需
背景噪声,目标外观变化、运动
实时性,鲁棒性,遮挡
提出了
人脸检测和跟踪
概念简介
人脸检测算法经过不断发展,有二进小波变换的人脸检测,基于 Adaboost算法
的人脸检测以及基于Har-ike特征、级联结构的 AdaBoos堉算法,成功应用于模
式识别领域,实现了实时人脸检测,使人脸检测技术取得了突破性进展
初始跟踪时,第一帧人脸检测利用 Matlab计算机视觉
工具箱自带的 vision. Cascade ObjectDetectoro函数(训
练级联分类器)
Anshi算法简介
CamShift是 Mean shif
连续自适应的 Mean shit算法,它的基本
想是视频像序列的F
算,并在上帧处理后,得出搜索窗的质
心,并让它作为下一
安的初始值,如此迭代下去
Mean shit算法的思想很简单:利用概率密度
的梯度爬升来寻找局部最优。
1.初始化:将输入图像变换到HSV
空同,计算基于HS分量的颜色直方
2跟踪:将新图像变换到HSV空间
计算目标直方图的反向投影,相当
于关于目标位置的稠辜分布图
3选代:通过选代的方式不断收敛
到目标穊率最大位置,即为跟踪结
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